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龙图腾网获悉广州大学申请的专利改进的CVAE-GAN生成流量对抗样本的方法及设备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：CN116668113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310624717.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权改进的CVAE-GAN生成流量对抗样本的方法及设备是由顾钊铨;刘云晖;张晨晖;张志强;王乐;张登辉设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进的CVAE-GAN生成流量对抗样本的方法及设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种改进的CVAE‑GAN生成流量对抗样本的方法及设备，该方法包括获取原始的流量特征数据集；将可微特征数据样本输入至编码器E，通过编码器E学习分布将数据样本映射到第一潜变量；添加噪音获得第二潜变量，并与噪音同时输入至生成器G，生成器G通过从分布中采样生成第一流量数据；第一流量数据集与不可微特征数据样本组合为第二流量数据集；第二流量数据与正常流量数据集分别输入至鉴别器D和训练好的黑盒IDS；黑盒IDS对数据进行分类输出带标签的分类结果并输入至鉴别器D；鉴别器D根据第二流量数据与正常流量数据进行数据分类，并将判别结果与带标签的分类结果进行对比确定流量属性是否获得样本。

本发明授权改进的CVAE-GAN生成流量对抗样本的方法及设备在权利要求书中公布了：1.改进的CVAE-GAN生成流量对抗样本的方法，其特征在于，包括： 获取原始的流量特征数据集，对数据集进行预处理；其中包含正常流量数据集和攻击流量数据集； 对攻击流量数据集中各数据分解为可微特征和不可微特征； 将可微特征数据样本输入至编码器E，通过编码器E学习分布将数据样本映射到第一潜变量； 对第一潜变量添加噪音获得第二潜变量，并与噪音同时输入至生成器G，生成器G通过从分布中采样生成第一流量数据； 第一流量数据集与不可微特征数据样本组合为第二流量数据集； 第二流量数据与正常流量数据集分别输入至鉴别器D和训练好的黑盒IDS；训练好的黑盒IDS对数据进行分类输出带标签的分类结果并输入至鉴别器D； 鉴别器D根据第二流量数据与正常流量数据进行数据分类，并将判别结果与带标签的分类结果进行对比确定流量属性是否一致，若一致，则鉴别器D将计算获得的损失函数值反馈并优化生成器G，并再次循环执行对第一潜变量添加噪音后的训练步骤，若不一致，则结束训练，当前第二流量数据集为目标对抗流量样本；其中，可微特征为数值连续的特征，不可微特征为数值是离散的的特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区小谷围街道大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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