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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于自监督学习的加密流量分类系统和分类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：CN119743405B 。

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：202411927027.5，技术领域涉及：H04L43/026；该发明授权一种基于自监督学习的加密流量分类系统和分类方法是由邹福泰;郑荔文;徐燕虹;吴越设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的加密流量分类系统和分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的加密流量分类系统和分类方法，涉及网络流量分析领域，分类系统以大量无标签网络加密流量和少量有标签网络加密流量作为输入，通过自监督学习方法对分类系统进行训练，在训练后对未知加密流量进行预测和分类，分类系统包括预处理模块、多变量时间序列提取模块、头部比特子图提取模块、多变量分块CPC模块、多阶段子图MAE模块、融合分类模块、时间序列分类预测模块、头部比特分类预测模块和动态置信度阈值计算模块。本发明结合CPC、MAE和伪标签等技术，基于自监督学习的加密流量分类系统和方法，降低了对大规模标注数据集的依赖，提高了加密流量检测的准确性和鲁棒性，为网络安全提供更为可靠的保障。

本发明授权一种基于自监督学习的加密流量分类系统和分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的加密流量分类系统，其特征在于，所述分类系统以大量无标签网络加密流量和少量有标签网络加密流量作为输入，通过自监督学习方法对所述分类系统进行训练，所述分类系统在训练后对未知加密流量进行预测和分类，所述分类系统包括： 预处理模块，将原始加密流量数据聚合为双向流数据，并对所述双向流数据进行预处理； 多变量时间序列提取模块，提取所述双向流数据的特征向量，形成所述双向流数据的时间序列； 头部比特子图提取模块，将所述双向流数据中数据包的头部字节转为比特值，将所述比特值配置为灰度值，形成多张头部比特子图； 多变量分块CPC模块，将所述时间序列进行分块，并对时间块中的时间序列进行卷积操作，得到局部卷积特征，利用CPC对比学习，得到所述时间序列数据中的全局上下文表示； 多阶段子图MAE模块，对所述头部比特子图进行掩蔽，对掩蔽后的所述头部比特子图进行编码，在编码后再进行非对称解码，结合MAE，实现更加精确地提取加密流量中的特征； 融合分类模块，使用线性层和ReLU层对来自所述多变量分块CPC模块和所述多阶段子图MAE模块的结果进行连接和分类； 时间序列分类预测模块，对所述多变量分块CPC模块的输出结果进行预测，得到所述加密流量的第一分类结果和所述第一分类结果的第一置信度； 头部比特分类预测模块，对所述多阶段子图MAE模块的输出结果进行预测，得到所述加密流量的第二分类结果和所述第二分类结果的第二置信度； 动态置信度阈值计算模块，实时计算分类结果的动态置信度阈值，对满足预置条件的无标签数据集加上伪标签，并与有标签数据集合并作为有监督训练的数据集。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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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