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龙图腾网获悉北京科能腾达信息技术股份有限公司申请的专利一种端到端的网络应用层逃避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：CN116015719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211528865.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种端到端的网络应用层逃避检测方法是由刘庆;王继超;华钧设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端的网络应用层逃避检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种端到端的网络应用层逃避检测方法。采集未施加应用层逃避技术的无逃避网络流数据，以及施加了应用层各类逃避技术的网络逃避数据流，构成样本数据集；从无逃避网络流和各类逃避网络流中提取原始字节流特征，使用神经网络对从各网络流中提取的原始字节流特征进行分类，从而实现对应用层各类逃避行为的检测和识别。

本发明授权一种端到端的网络应用层逃避检测方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端的网络应用层逃避检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、确定需要检测逃避行为的应用层，获取应用了需要识别的该层各类逃避行为的网络数据流，以及该层没有应用逃避行为的无逃避网络数据流，并对上述两种网络数据流进行处理，分为不同类别； 步骤1所述该层各类逃避行为的网络数据流采用下述方式处理：定义该应用层载荷集合P，该应用层各类逃避技术集合E，每种逃避技术对应的参数集合为O，将P中不同的载荷，与采用不同参数O的逃避技术E进行组合，得到各类逃避技术的不同网络数据流和对应的标签，组合情况可用下面的集合来表示： {p,e,o0×o1×…×on|p∈P,e∈E,o0,o1…on∈Oe} 其中，Oe表示单个逃避技术e的各行参数构成的集合，o0,o1…on分别表示该集合中每个参数的取值构成的集合，o0×o1×…×on代表逃避技术e的各行参数的笛卡尔积；对于无逃避网络数据流，将其归为单独一类； 步骤2、从无逃避网络数据流和应用层的各逃避类网络数据流中，提取原始字节流特征，构造训练样本集； 步骤2所述训练样本的构造方式，具体如下： 取第i个逃避类网络数据流，该网络数据流中共有len_i个数据帧，取第t个数据帧，从该数据帧的头部截取原始字节数据，形成行向量从该数据帧的参数块和数据块中截取原始字节数据，形成行向量将沿行的方向叠加，得到矩阵 将按先后顺序首尾拼接，形成行向量 构建和构成的元组即为从第i个逃避类网络数据流中提取的原始字节流特征，与其对应的类别标签yi构成了样本集中的一个样本： 步骤3、构建神经网络，并在步骤2得到的网络数据流样本集上完成分类训练； 步骤3所述神经网络由时序网络和卷积网络两部分组成，其中时序网络用以捕获报文间特征，卷积网络用以捕获报文内特征；输入数据中的和分别经过时序网络和卷积网络的处理，在合并层拼接成一维向量，再经过全连接层的前馈，最后由Softmax层转换为属于各逃避类别的概率； 步骤4、利用步骤3得到的神经网络，对需要检测的网络数据流进行识别分类，识别该网络数据流是否为无逃避网络数据流，或是应用了应用层逃避技术的逃避网络数据流，若识别为逃避网络数据流，则识别出应用的应用层逃避技术类别。

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