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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利一种抗概念漂移的加密流量识别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：CN119299210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411605944.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种抗概念漂移的加密流量识别方法是由吉庆兵;张峻源;谈程;罗杰;马小博;康璐;倪绿林;代诚朋;杜承宇设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗概念漂移的加密流量识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗概念漂移的加密流量识别方法，涉及流量识别领域。本发明构建了概念漂移环境扰动因素指标体系，围绕操作系统、网络环境、时效等常见因素，分析了不同环境下加密流量的数据包分布情况；并基于“漂移感知、增量修正”思路，利用混淆感知的对抗概念漂移检测方法CACD检测加密流量行为识别中的概念漂移，并通过增量学习更新的加密流量行为识别方法处理漂移问题；该方法能够在整个识别生命周期内持续适应新概念，具备高适应性。

本发明授权一种抗概念漂移的加密流量识别方法在权利要求书中公布了：1.一种抗概念漂移的加密流量识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：数据预处理；获取多种不同网络环境下的流量Pcap包和对应的加密代理日志，对每个网站访问的原始Pcap文件提取TCP流，并与加密代理日志信息中的域名相关联，根据主机IP和端口生成网络流序列，提取多维统计特征，生成流量样本； 步骤S2：网络流模型训练；利用处理后的有效网络流样本，通过随机森林模型训练初始化网络流识别模型对网络流分类，引入动态更新机制，当检测到概念漂移时，系统能够根据实时流量数据重新训练模型，并基于增量学习方法逐步增强模型的泛化能力； 步骤S3：网站访问行为刻画；提取每个网站访问的流量特征，生成行为指纹，描述该网站的典型访问模式；将网络流分类结果与网站行为特征配对，完成网站指纹深度识别； 步骤S4：概念漂移检测；设置对抗标准窗口和待测窗口，将两个窗口中的样本进行对抗标签处理，然后训练混淆分类模型用于对抗概念漂移检测，使用自适应对抗学习，自动调整模型的结构和参数； 步骤S5：分层增量学习模型更新；概念漂移程度达到漂移阈值触发网络流概念模型的增量学习更新； 步骤S6：滑动窗口动态调整；根据流量变化情况自动调整滑动窗口大小，以提高概念漂移检测的灵敏度和响应速度；在流量变化剧烈时，窗口缩小以增加检测频率；完成模型更新后，将对抗标准窗口滑动到当前的待测窗口位置，待测窗口向前滑动，进入下一轮概念漂移检测；如果没有检测到概念漂移，直接向前滑动待测窗口，继续下一轮检测。

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