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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跨环境的加密流量访问行为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：CN119449435B 。

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：202411605945.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种跨环境的加密流量访问行为识别方法是由吉庆兵;谈程;马小博;罗杰;康璐;代诚朋;倪绿林;张峻源设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨环境的加密流量访问行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨环境的加密流量访问行为识别方法，涉及加密流量访问行为的识别领域。本发明，通过流量预处理将每条TCP流与日志中的域名信息相关联，再生成具有burst特征的流量样本，特征融合域名信息提升了加密流量分析的准确性，确保了在加密代理环境下可以精确识别和分析网络访问行为。

本发明授权一种跨环境的加密流量访问行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨环境的加密流量访问行为识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：流量预处理；获取源环境、目标环境下的流量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，提取统计特征，生成burst结构流量样本； 步骤S2：高频公共域名识别；使用训练网站集的样本和标签训练高频公共域名分类器，筛选出多个网站的高频公共域名信息，过滤数据集中无法表征访问行为的关联高频公共域名的数据； 步骤S3：关键域名计算；使用TF-IDF技术计算能够高程度表征待识别网站的域名信息；将TF与IDF相乘获得TF-IDF标识当前待识别网站的重要性； 步骤S4：跨环境特征选择；逐轮选取特征，赋予每一维特征不同的权重，训练跨环境特征选择分类器，得到跨环境不变或者变化幅度很小特征作为最佳特征子集； 步骤S5：跨环境网站访问行为识别；将经过跨环境特征选择后的最佳特征子集，与关键域名集关联的样本数据集，输入分类模型训练生成跨环境网站访问行为分类器，对待识别样本进行分类； 所述步骤S5，包括： 步骤S51：对源环境数据和目标环境数据进行特征提取，生成包括接收方向数据包大小和、发送方向数据包大小和、流量传输方向改变总次数在内的18维特征； 步骤S52：选择与关键域名集关联样本，经跨环境特征选择过程选择最佳特征子集； 步骤S53：划分训练集、n-shot学习样本集，使用训练集输入训练模型进行初步训练生成分类模型； 步骤S54：使用n-shot学习思想对模型进行微调，增强模型泛化能力，生成最终分类器对待测样本进行识别。

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