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龙图腾网获悉东南大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于半监督聚类的未知协议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：CN119946150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510037066.6，技术领域涉及：H04L69/00；该发明授权一种基于半监督聚类的未知协议识别方法及系统是由程光;张高琦;尚庆华设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督聚类的未知协议识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督聚类的未知协议识别方法和系统，该方法包括：采集不同协议的已标记和未标记的流量数据并提取流统计特征向量和指纹特征向量；根据流相关性利用已标记和未标记数据构建约束信息，得到必连约束集合、勿连约束集合、等价类集合；利用必连约束集合与勿连约束集合计算每个流统计特征的拉普拉斯分数进行特征选择，并将特征选择后的流统计特征与指纹特征融合得到单流特征向量；以等价类集合、勿连约束信息为指导，将已标记和未标记的单流混合进行半监督聚类；利用聚类后的流量簇构造分类器。本发明通过特征选择和特征融合能够更准确地表征网络流量的多维特性。在数据稀缺的情况下，通过构建约束信息挖掘未标记数据中的潜在信息，提高了对未知协议流量的识别效果，减少了对标注数据的依赖。

本发明授权一种基于半监督聚类的未知协议识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督聚类的未知协议识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：提取已标记和未标记协议的流量样本的数据特征； S2：根据数据特征构建约束信息； S3：使用约束信息对每个流量样本的数据特征进行筛选与融合，得到新的数据特征； S4：以新的数据特征作为输入使用K-means聚类算法进行半监督聚类，同时在聚类过程中使用约束信息改进K-means聚类算法，得到聚类后的流量簇； S5：将聚类后的流量簇作为训练数据构造分类器， 其中，所述步骤S1具体包括： S11：采集不同协议的已标记和未标记的流量样本； S12：将流量样本中源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、传输层协议相同的数据包划分到同一条流中； S13：提取每条流的数据特征，每条流的数据特征包括统计特征向量和指纹特征向量； 其中，约束信息包括必连约束集合、勿连约束集合、等价类集合； 所述步骤S2具体包括： S21：对于流量样本中任意两条标签相同的已标记的流或任意两条相关的流，将其作为一个必连约束加入到必连约束集合中； S22：对于标签不同的已标记的两条流，将其作为一个勿连约束加入到勿连约束集合中； S23：将必连约束集合中具有间接关联的流归为同一等价类以得到等价类集合； 其中，相关性为：对于两条流，若它们目的IP、目的端口以及传输层协议相同且相距的时间在一定范围内，则这两条流具有相关性。

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东南大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2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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