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龙图腾网获悉北京亚鸿世纪科技发展有限公司申请的专利一种基于多模型融合的VPN流量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：CN119675905B 。

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：202411635112.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多模型融合的VPN流量识别方法及系统是由林飞;李大伟;尹修恒;游帅;易永波;古元;毛华阳;华仲峰设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合的VPN流量识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模型融合的VPN流量识别方法及系统，将Pcap文件流量特征向量与地理特征向量进行拼接，分别使用随机森林模型和LSTM网络模型进行流量类别预测，再将预测结果进行拼接作为元模型的输入得到最终预测结果。本发明实现了高效的网络流量监测、特征提取和决策支持。各个模块之间的协同工作，为网络安全监测提供了强有力的技术支撑，能够有效应对复杂的网络安全威胁；本发明通过多模型融合研判Vmess和Shadowsocks效果比单一的算法效果提升了5％；通过获取Pcap包的前100帧舍弃后面的流量，研判准确率没有降低，研判时间缩短至原来的40％。

本发明授权一种基于多模型融合的VPN流量识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的VPN流量识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据采集模块实时采集网络流量数据生成Pcap文件； S2、多维特征提取模块对所述Pcap文件进行切分与解析、按协议类型分类为TCP和UDP，进而提取五元组特征、计算附加特征得到流量特征向量； 多模型融合模块提取所述Pcap文件的地理位置信息得到地理特征向量，将所述流量特征向量与所述地理特征向量进行拼接得到跨境特征拼接向量输出至训练好的随机森林模型和LSTM网络模型； S3、所述随机森林模型根据所述跨境特征拼接向量进行VPN流量类别预测得到随机森林分类预测结果f_rfx输出至元模型，所述LSTM网络模型通过时间序列预测进行VPN流量类别预测得到LSTM预测结果f_lstmx输出至所述元模型，所述元模型根据所述随机森林分类预测结果和所述LSTM预测结果拼接形成新特征集合Xmeta，再将所述新特征集合Xmeta输入到元模型中进行VPN流量类别预测得到元模型预测概率Py＝1|x： Py＝1|x＝σω0+ω1·f_rfx+ω2·f_lstmx； 其中，σ为sigmoid函数，σz＝11+e^-z，ω0，ω1，ω2为逻辑回归的权重，x为输入的所述跨境特征拼接向量； 根据阈值和所述元模型预测概率判断得到网络流量的数据协议类别并生成检测报告，一种基于多模型融合的VPN流量识别方法完成。

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