中国人民解放军战略支援部队信息工程大学费金龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于深度学习预测不确定性的恶意流量开集识别方法及装置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：CN116015708B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211442723.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习预测不确定性的恶意流量开集识别方法及装置是由费金龙;李雪;祝跃飞设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习预测不确定性的恶意流量开集识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习预测不确定性的恶意流量开集识别方法及装置。该方法包括：步骤1：构建并训练深度证据恶意流量开集识别模型；所述深度证据恶意流量开集识别模型包括证据生成模块和结果推导模块；其中，所述证据生成模块采用卷积神经网络，用于将输入的特征矢量转化为证据矢量；所述结果推导模块采用证据深度学习来量化输入的证据矢量的分类不确定性；步骤2：对待检测的原始流量文件进行数据预处理得到特征矢量；步骤3：将所述特征矢量输入至训练好的深度证据恶意流量开集识别模型，得到识别结果。
本发明授权基于深度学习预测不确定性的恶意流量开集识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习预测不确定性的恶意流量开集识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建并训练深度证据恶意流量开集识别模型；所述深度证据恶意流量开集识别模型包括证据生成模块和结果推导模块；其中，所述证据生成模块采用卷积神经网络，用于将输入的特征矢量转化为证据矢量；所述结果推导模块采用证据深度学习来量化输入的证据矢量的分类不确定性；所述结果推导模块的处理过程具体包括： 给定一个用于K类分类的样本xi，根据其对应的证据矢量基于主观逻辑理论将所述证据矢量ei转换为狄利克雷分布的浓度参数αi，即αi＝ei+1，并记作且进而推导出相应的狄利克雷分布Dirpi|αi；进而按照公式2计算得到所述证据矢量ei的信念质量和不确定性ui；以及按照公式3计算得到样本xi属于第k个类别的期望概率 其中，Si是狄利克雷分布的总强度， 步骤2：对待检测的原始流量文件进行数据预处理得到特征矢量； 步骤3：将所述特征矢量输入至训练好的深度证据恶意流量开集识别模型，得到识别结果。
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