东南大学朱鸿宇获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于集成学习的加密流量网络入侵检测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：CN116155572B 。
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：202310036438.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于集成学习的加密流量网络入侵检测方法是由朱鸿宇;袁亚丽;胡文韬;程光设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于集成学习的加密流量网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习的加密流量网络入侵检测方法，应用于网络中加密恶意流量的即时识别与分类，包括加密流量预处理与特征提取；加密流量时序特征聚类分析模块；加密流量统计特征支持向量机分类模块；加密源流量深度学习异常检测模块；各流量分析模块的集成策略。上述方法可以应对网络中不断出现的未知恶意流量类别，并在恶意流量产生效果之前及时发出警报，同时具备一定抵抗数据包填充逃避攻击的能力，从而保护网络基础设施完整性、可用性及用户数据安全。
本发明授权一种基于集成学习的加密流量网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的加密流量网络入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，提取流量特征：从网络流量中提取时序特征、统计特征并保存源流量，用作下一阶段检测器的输入； S2，时序特征聚类处理：利用S1中提取的时序特征，送入符号模式聚类算法中，得到流量分簇结果R1； S3，统计特征分类处理：利用S1中提取的统计特征，送入CS++SVM中，得到流量分类结果R2； S4，源流量异常检测：利用S1中保存的源流量，送入anomalytransformer中，得到流量分类结果R3； S5，结果集成聚合：统筹考虑R1、R2、R3的流量分类结果，利用加权多数投票法得到最终恶意流量识别结果R。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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