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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于反检测蜜罐的物联网僵尸网络生命周期检测方法及系统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：CN119892387B 。

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：202411422530.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于反检测蜜罐的物联网僵尸网络生命周期检测方法及系统是由何慧;汤浩;张伟哲;冯禹铭;杨洪伟;蒙俊雄设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于反检测蜜罐的物联网僵尸网络生命周期检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于反检测蜜罐的物联网僵尸网络生命周期检测方法及系统，涉及网络安全检测及防御技术领域。本发明的目的是为了实现准确识别反检测蜜罐捕获的物联网僵尸网络流量所处的生命周期，避开攻击者的虚拟检测技术实现对物联网僵尸网络流量更高的欺骗性。首先基于生成对抗网络设计具备反检测功能的蜜罐，经过训练后根据不同的请求数据生成逼真的响应数据，从而提升它的欺骗能力。基于融合长短期记忆网络设计物联网僵尸网络生命周期检测方法。经过对Fusion‑LSTM训练后，可以准确识别反检测蜜罐捕获的物联网僵尸网络流量所处的生命周期。该方法可以避开攻击者的虚拟检测技术实现对物联网僵尸网络流量更高的欺骗性，同时可以准确的识别流量所处的生命周期，从而尽早作出防护应对。

本发明授权一种基于反检测蜜罐的物联网僵尸网络生命周期检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于反检测蜜罐的物联网僵尸网络生命周期检测方法，其特征在于，所述方法基于GAN的反检测蜜罐来诱捕物联网僵尸网络，并且基于Fusion-LSTM检测物联网僵尸网络生命周期，以保护物联网设备免受僵尸网络感染，所述方法包括： 数据处理：用于处理交互流量数据、提取流量特征以及存储流量数据和检测结果，交互流量处理将流量数据转换为适合模型生成的输入和输出格式，流量数据以pcap文件的形式存储，以便在生命周期检测过程中使用；流量特征提取过程可从pcap数据中提取流量级特征，供生命周期检测模块用于分析和检测；数据存储用于维护交互流量数据和分类结果； 反检测蜜罐：使用GAN模型根据接收到的请求数据生成真实的响应数据；生成器和判别器使用数据集进行训练；将请求数据输入生成器后，收敛后的生成模型会生成虚假数据，并生成相应的响应数据；反检测蜜罐设计过程为： 反检测蜜罐的设计生成对抗网络GAN，GAN能够生成与真实攻击者行为极为相似的合成网络流量和攻击模型，用于增强蜜罐的真实性；通过将模拟攻击流量与实际攻击流量相融合，使蜜罐变得更具吸引力以吸引更多攻击者并积累大量信息； 反检测蜜罐的设计包括使用卷积神经网络的结构的生成器和判别器，将响应负载以字节格式编码，转换成编码矩阵；在将响应负载转换为图像之前，对其进行字节格式编码，基于空间利用率和信息恢复程度来设计字节数据比特级编码方法； 生命周期检测：检测与物联网僵尸网络生命周期特定阶段相对应的流量，良性和僵尸网络生命周期每个阶段的检测模型都使用数据集进行训练然后使用这些训练有素的模型来评估输入流量特征，融合每个模型的预测结果，得出该流量的最终分类； 生命周期检测包括一个多分类检测层和一个用于合并检测结果的融合层，从当前检测到的流量数据中提取的重要特征是多分类检测层的输入；每个类别检测模型的输出值范围为[0,1]，当前流量的输入特征决定该类别的置信度；检测结果融合层接收多重分类检测层中每个分类模型输出的置信度；在合并每个分类器的结果后，确定并输出最终分类结果。

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