买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于双重嵌入和图对比学习的多任务加密流量分类方法及分类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：CN120090861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510410043.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于双重嵌入和图对比学习的多任务加密流量分类方法及分类装置是由王俊峰;祝小兰;王继刚设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重嵌入和图对比学习的多任务加密流量分类方法及分类装置在说明书摘要公布了：本发明涉及网络信息安全技术领域，公开了基于双重嵌入和图对比学习的多任务加密流量分类方法及分类装置。包括步骤：A.将流量划分为不同的会话流；B.对数据包头部嵌入和负载嵌入，生成数据包表征；C.生成数据包方向序列，基于数据包方向序列和突发序列构建流量交互图；D.通过图增强策略生成增强后的流量交互图，通过四层图神经网络和对比学习机制提取流量交互图的流级特征，得到流级表征；E.优化损失函数对融合了对比学习机制的四层图神经网络模型进行训练，得到多任务加密流量分类模型；F.利用多任务加密流量分类模型对未知流量分别进行流级和包级分类，获取分类结果。本发明实现了在同一模型中完成多任务准确分类，同时保证了分类的准确性。

本发明授权基于双重嵌入和图对比学习的多任务加密流量分类方法及分类装置在权利要求书中公布了：1.基于双重嵌入和图对比学习的多任务加密流量分类方法，其特征为，包括步骤： 构建分类模型： A.数据集预处理：采集应用程序的流量形成数据集，通过五元组将所述数据集中的流量划分为不同的会话流，并删除会话流中的无关信息； B.生成包级表征：通过对数据集中每个数据包进行头部嵌入和负载嵌入，将头部嵌入和负载嵌入的特征融合后，生成数据包表征； C.构建流量交互图：基于客户端和服务器端的交互，提取预处理后的数据集中每个数据包的方向，生成数据包方向序列，基于所述数据包方向序列和突发序列构建流量交互图，所述突发序列用于表示方向相同的连续数据包序列； D.生成流级表征：通过图增强策略生成增强后的流量交互图，通过四层图神经网络模型和对比学习机制根据所述增强后的流量交互图，学习流量中潜在的共性特征，提取其中鲁棒的流级特征，得到流级表征； E.生成多任务加密流量分类模型：通过数据包表征和流级表征优化损失函数来对融合了对比学习机制的四层图神经网络模型进行训练，得到最终的多任务加密流量分类模型； 多任务加密流量分类： F.利用多任务加密流量分类模型对未知流量分别进行流级和包级分类，获取分类结果。

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四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。