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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于字节频域信息的加密恶意流量分类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：CN120017348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510147046.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于字节频域信息的加密恶意流量分类方法及装置是由杨国正;陈泽;宋子佳;李龙龙;张永恒;梁用语;姜越;吴凌睿设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字节频域信息的加密恶意流量分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于字节频域信息的加密恶意流量分类方法及装置，该方法包括：获取第一数据；对所述第一数据进行预处理，得到第二数据；对所述第二数据进行提取处理，得到第二数据特征信息集；利用流量数据分类模型对所述第二数据特征信息集进行处理，得到流量数据分类信息。本发明利用流量数据分类模型，基于重要字节频域信息筛选的实现对原始流量数据中的加密恶意流量的实时识别和分类，提高了加密恶意流量识别处理效率和分类准确率。

本发明授权一种基于字节频域信息的加密恶意流量分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种加密恶意流量分类方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取第一数据； S2，对所述第一数据进行预处理，得到第二数据； S3，对所述第二数据进行提取处理，得到第二数据特征信息集； S4，利用流量数据分类模型，对所述第二数据特征信息集进行处理，得到流量数据分类信息； 其中，所述利用流量数据分类模型，对所述第二数据特征信息集进行处理，得到流量数据分类信息，包括： S41，利用流量数据分类模型的包级基准表征模块，对所述第二数据特征信息集进行卷积和映射处理，得到第一特征信息集； S42，利用流量数据分类模型的包间特征提取模块，对所述第一特征信息集进行处理，得到第二特征信息集； S43，利用流量数据分类模型的数据分类模块，对所述第二特征信息集进行处理，得到流量数据分类信息； 其中，所述利用流量数据分类模型的包级基准表征模块，对所述第二数据特征信息集进行卷积和映射处理，得到第一特征信息集，包括： S4101，对所述第二数据特征信息集进行第一卷积处理，得到第一包内频域特征信息； 所述第一卷积处理，采用一维卷积，输入通道设置为2，输出通道为32；卷积核大小设置为3，步长为1； 对所述第二数据特征信息集进行第二卷积处理，得到第二包内频域特征信息； 所述第二卷积处理，采用一维卷积，输入通道设置为2，输出通道为32；卷积核大小设置为5，步长为1； S4102，对所述第一包内频域特征信息进行第一函数处理，得到第三包内频域特征信息； 对所述第二包内频域特征信息进行第一函数处理，得到第四包内频域特征信息； 所述第一函数采用BatchNorm函数； S4103，对所述第三包内频域特征信息进行第二函数处理，得到第五包内频域特征信息； 对所述第四包内频域特征信息进行第二函数处理，得到第六包内频域特征信息； 所述第二函数为ReLU激活函数； 所述ReLU激活函数表达式为： fx＝max0,WTx+B； 其中，W表示斜率；B表示截距；x表示所述第四包内频域特征信息； S4104，对所述第五包内频域特征信息进行池化处理，得到第七包内频域特征信息； 所述池化处理采用Maxpool池化组件； 对所述第六包内频域特征信息进行池化处理，得到第八包内频域特征信息； S4105，对所述第七包内频域特征信息进行第三卷积处理，得到第九包内频域特征信息； 所述第三卷积处理，采用一维卷积，输入通道设置为2，输出通道为64；卷积核大小设置为3，步长为1； 对所述第八包内频域特征信息进行第四卷积处理，得到第十包内频域特征信息； 所述第四卷积处理，采用一维卷积，输入通道设置为2，输出通道为64；卷积核大小设置为5，步长为1； S4106，对所述第九包内频域特征信息进行第三函数处理，得到第十一包内频域特征信息； 对所述第十包内频域特征信息进行第三函数处理，得到第十二包内频域特征信息； 所述第三函数采用BatchNorm函数； S4107，对所述十一包内频域特征信息进行第四函数处理，得到第十三包内频域特征信息； 对所述第十二包内频域特征信息进行第四函数处理，得到第十四包内频域特征信息； 所述第四函数与所述第二函数相同，为ReLU激活函数； S4108，对所述第十三包内频域特征信息进行池化处理，得到第十五包内频域特征信息； 对所述第十四包内频域特征信息进行池化处理，得到第十六包内频域特征信息； S4109，对所述第十五包内频域特征信息和所述第十六包内频域特征信息进行拼接和摊平处理，得到第十七包内频域特征信息； 所述拼接，表示按照输出数据的先后次序进行拼接处理； 所述摊平，表示将数据摊平为一维； S4110，对所述第十七包内频域特征信息进行第一线性处理，得到第十八包内频域特征信息； 所述第一线性处理表达式为： y＝w*x+b 其中，y表示线性处理输出值；w表示权重值；b表示偏置量；x表示所述第十七包内频域特征信息； S4111，对所述第十八包内频域特征信息进行泛化处理，得到第十九包内频域特征信息； 所述泛化处理表达式为： y＝x⊙Bernoullip 其中，y表示所述第十九包内频域特征信息；⊙表示逐元素相乘，Bernoulli表示伯努利分布；p是表示丢弃元素的概率；x表示所述第十八包内频域特征信息； S4112，对所述第十九包内频域特征信息进行第二线性处理，得到第二十包内频域特征信息； 所述第二线性处理与所述第一线性处理一致； S4113，对所述第二十包内频域特征信息进行第五函数处理，得到第一特征信息集； 所述第五函数为Softmax激活函数； 所述Softmax激活函数表达式为： 其中，xi是输入向量中的第i个元素；K表示类别的总数；e表示自然对数的底数。

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