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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御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：CN119853989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411976070.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御方法是由唐妍;马自强;滕海龙;施若涵设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御方法，属于网络安全技术领域。包括：获取暗网流量原始数据组成原始数据集；使用四种攻击算法对原始数据集中的各数据进行攻击，得到四种对抗性攻击样本；使用基于自然场景统计方法对暗网流量原始数据以及四种攻击算法的其中一种生成的对抗性攻击样本进行表征，得到广义高斯分布和非对称广义高斯分布的参数集合；使用各参数集合训练检测器；对原始数据集中数据添加高斯噪声，并且使用添加高斯噪声后的数据训练自动编码器；将检测器和自动编码器组合成两层防御机制；利用两层防御机制识别未知流量数据，将分类结果为攻击流量的未知流量数据馈送至自动编码器进行重构，得到良性数据。

本发明授权基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取暗网流量原始数据组成原始数据集； 步骤S2，使用四种攻击算法对所述原始数据集中的各数据进行攻击，得到暗网流量原始数据的四种对抗性攻击样本，所述四种攻击算法为快速梯度符号法、DeepFool攻击算法、基本迭代法以及BoundaryAttack算法； 步骤S3，使用基于自然场景统计方法对暗网流量原始数据以及所述四种攻击算法的其中一种生成的对抗性攻击样本进行表征，得到广义高斯分布和非对称广义高斯分布的参数集合，所述参数集合作为区分所述暗网流量原始数据与所述对抗性攻击样本的特征； 步骤S4，使用各所述参数集合训练检测器，所述检测器用于区分流量数据为攻击流量或者是良性数据； 步骤S5，对所述原始数据集中数据添加高斯噪声，并且使用添加高斯噪声后的数据训练自动编码器，所述自动编码器用于将攻击流量重构为良性数据； 步骤S6，将所述步骤S4训练得到的检测器和所述步骤S5训练得到的自动编码器组合成两层防御机制； 步骤S7，利用所述两层防御机制识别未知流量数据，先通过执行步骤S3得到所述未知流量数据的参数集合，将所述未知流量数据的参数集合输入所述检测器得到分类结果，将分类结果为攻击流量的未知流量数据馈送至所述自动编码器进行重构，得到良性数据。

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宁夏大学，其通讯地址为：750021 宁夏回族自治区银川市贺兰山西路489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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