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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种恶意加密流量识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116418558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310181260.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种恶意加密流量识别方法、装置、电子设备及存储介质是由肖达;陈子嘉;崔宝江设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意加密流量识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种恶意加密流量识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及网络安全技术领域。该方法包括获取加密流量；对所述加密流量进行预处理，以获得预处理数据；将所述预处理数据输入经过预训练和微调的检测模型，获得检测结果。该方法采用预训练和微调获得检测模型，利用大量无标签加密流量进行预训练，并通过少量有标签加密流量进行微调，能够在恶意加密流量标注数据集规模较小的情况下，获得较高的识别准确率，实现对恶意加密流量的检测，解决了现有的基于机器学习或深度学习的流量识别方法的识别率不高的问题。

本发明授权一种恶意加密流量识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种恶意加密流量识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取加密流量； 对所述加密流量进行预处理，以获得预处理数据； 将所述预处理数据输入经过预训练和微调的检测模型，获得检测结果，在所述将所述预处理数据输入经过预训练和微调的检测模型的步骤之前，所述方法还包括： 对训练数据进行预处理，获得无标签流量的载荷数据、序列特征数据和伪标签，所述伪标签是根据训练数据的数据包长度和方向确定的； 将所述载荷数据、序列特征数据和伪标签输入预训练模型进行预训练，具体地：复制训练数据的载荷数据进行数据增强，获得两个不同的数据增强样本；将所述数据增强样本分别通过在线网络编码器和目标网络编码器进行特征提取，获得初步表征；利用投射器对所述初步表征进行提取和压缩获得在线表征；所述在线表征经过预测器进行预测，获得输出结果；利用所述输出结果和目标表征计算对比学习损失函数；所述对比学习损失函数表示为：其中，θ表示在线网络编码器参数；ε表示目标网络编码器参数；zθ表示投射器的在线表征；qθ表示预测器；qθzθ表示预测器的输出结果；z′ε表示数据增强样本的目标表征；将训练数据的序列数据经过序列编码器进行特征提取，获得序列表征；将所述序列表征和所述在线表征输入到终预测器中，以利用预测结果与伪标签计算监督学习损失函数；所述监督学习损失函数表示为：其中，pred为终预测器的预测结果，label为对应的伪标签；基于所述对比学习损失函数和所述监督学习损失函数，最小化损失函数；其中，所述损失函数表示为：L＝Lss+Lsup； 基于所述预训练模型构建训练模型； 将有标签加密流量的载荷数据和序列特征数据输入至训练模型中进行训练，得到检测模型。

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