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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种抗检测的加密流量混淆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：CN116436635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310188019.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种抗检测的加密流量混淆方法是由祝烈煌;赵鑫;徐大伟;高峰;潘天瑶;孙加航设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗检测的加密流量混淆方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种抗检测的加密流量混淆方法，属于计算机网络安全中的匿名通信技术领域。本发明使用多对多的配对方式进行训练，将多个网站划分为一组，使攻击者最多识别出用户流量属于哪个网站组，而不能确认用户具体访问的网站类别。多对多的配对方式将每组网站数量增多，相对应的网站组对数减少，即单次训练中的循环次数减少，显著减少克训练时间成本消耗。同时，由于流量切割阶段将流量发送至两个不相干的网络，使得单个网络的带宽消耗减少。相较现有技术，本方法防御效果强，能够在较少防御成本的前提下提高防御效果。

本发明授权一种抗检测的加密流量混淆方法在权利要求书中公布了：1.一种抗检测的加密流量混淆方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：预训练阶段，在监控集中所有k个网站流量的基础上训练一个分类器，辅助正式训练，其输出是输入流量对应的网站类别； 步骤2：分组和配对阶段，将监控集中的所有网站随机平均分为n组，n＝2×i，i为正整数，每组中有p个网站，每个网站组包含的网站数量相同； 上述n组网站随机两两配对，分别作为两个生成器的输入；将每个网站组中包含哪些网站定义为分组策略GS，将网站组之间的配对情况定义为配对策略PS； 步骤3：训练阶段，网络结构是包括两个生成器一个鉴别器和一个分类器的生成对抗网络；将每对网站组分别输入两个生成器，通过鉴别器和简单分类器的辅助进行训练； 该阶段的输出为添加了对抗性扰动的流量集； 步骤4：切割阶段，利用多宿主网络，将增加了对抗性扰动的流量随机发送至两个完全不相关的网络，并随机添加若干虚拟数据包，提高对攻击者的干扰； 多次执行分组和配对阶段、训练阶段和切割阶段，生成多种不同的分组策略GS和配对策略PS，GS与PS一一对应； 实施时，用户被随机分配到一个配对策略，对应混淆后的流量；攻击者收集流量集时难以获得和用户相同的GS与PS，训练得到的分类器不符合用户使用的流量分布；当攻击者恰好收集到和用户使用的相同GS与PS时，训练得出的分类器仅能正确定位用户当前访问的网站属于哪个网站组，而不能确定用户当前正在访问的具体网站是网站组中的哪一个；同时，受到多宿主网络的影响，攻击者难以收集到完整流量。

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