中国科学院信息工程研究所崔明鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种隧道用户精细化行为的识别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：CN119854181B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411779965.5，技术领域涉及：H04L43/0888；该发明授权一种隧道用户精细化行为的识别方法及系统是由崔明鑫;苟高鹏;叶凌云;熊刚;李镇设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种隧道用户精细化行为的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隧道用户精细化行为的识别方法及系统，属于网络流量检测领域。本发明提取无标注隧道流量的字节特征，通过预训练网络模型学习无标注隧道流量的上下文关系，生成字节特征的向量表示；提取目标隧道用户行为流量的字节特征、数据包长度序列和数据包到达时间间隔序列，通过预训练网络模型获取字节特征的向量表示；基于卷积神经网络CNN获取字节特征的向量表示、数据包长度序列和数据包到达时间间隔序列的隐藏状态特征，再通过融合获得综合隐藏状态特征；将综合隐藏状态特征输入到分类器中预测目标隧道用户行为。本发明能够解决现有方法难以识别真实网络环境下识别隧道用户行为难的问题。
本发明授权一种隧道用户精细化行为的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隧道用户精细化行为的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：捕获无标注隧道流量； S2：提取无标注隧道流量的字节特征，通过预训练网络模型学习无标注隧道流量的上下文关系，生成字节特征的向量表示； S3：捕获目标隧道用户行为流量； S4：提取目标隧道用户行为流量的字节特征、数据包长度序列和数据包到达时间间隔序列，通过预训练网络模型获取字节特征的向量表示；基于卷积神经网络CNN获取字节特征的向量表示、数据包长度序列和数据包到达时间间隔序列的隐藏状态特征，再通过融合获得隧道用户行为流量的综合隐藏状态特征； S5：将综合隐藏状态特征输入到由全连接层和softmax层构成的分类器，预测目标隧道用户行为； 在预测目标隧道用户行为之前经过训练阶段，对步骤S3捕获的隧道用户行为流量标注隧道用户行为真实标签，经过步骤S4-S5处理生成预测结果，并用交叉熵损失函数计算预测结果和真实标签之间的差异，通过调整模型参数以最小化损失。
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