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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119011493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411107240.1，技术领域涉及：H04L47/2441；该发明授权面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法是由谭小彬;王浩;袁莘智;吴剑松;朱仕银;王伟锋;杨坚设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法，涉及计算机网络技术领域，包括如下步骤：交换机数据平面提取输入流量的语义特征和统计特征序列并进行预处理；将语义特征输入到匹配‑动作管道中，和服务器下发的卷积神经网络模型分类表进行匹配，若匹配则得到基于语义特征的流量类别；若不匹配则将统计特征序列输入到匹配‑动作管道中，和长短期记忆模型分类表进行匹配，分别得到每个统计特征的匹配结果，并对其进行按位与，得到基于统计特征的流量类别；基于流量类别执行流量决策动作；该加密流量分类方法旨在设计实现加密流量分类的网络模型并将其部署到交换机，实现低时延、低负载、高精度和高可用的运行在交换机的加密流量分类方案。

本发明授权面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法在权利要求书中公布了：1.面向可编程交换机的两阶段加密流量分类方法，包括如下步骤： 步骤一、交换机数据平面提取输入流量的语义特征和统计特征序列并进行预处理； 步骤二、将预处理后的语义特征输入到匹配-动作管道中，和服务器下发的卷积神经网络模型分类表进行匹配，若匹配，则得到基于语义特征的流量类别，若不匹配，则获取所述语义特征对应流标识的寄存器所储存的统计特征，收集多个统计特征得到设定长度的统计特征序列； 步骤三、将预处理后的统计特征序列输入到匹配-动作管道中，和服务器下发的长短期记忆模型分类表进行匹配，得到统计分类结果集合，将分类结果集合中的分类结果进行按位与，分别得到每个统计特征的匹配结果，并对匹配结果进行按位与，得到基于统计特征序列的流量类别，所述服务器不直接参与交换机的流量实时分类，而是离线训练神经网络模型，并将训练后神经网络模型的分类结果通过p4runtime接口下发到交换机表项，在下发时交换机的分类程序不需要暂停； 步骤四、利用基于语义特征的流量类别和基于统计特征序列的流量类别执行流量决策动作。

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