四川大学黄诚获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于多维度融合检测的Tor网络隐藏恶意组织挖掘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：CN120415873B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510740802.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多维度融合检测的Tor网络隐藏恶意组织挖掘方法是由黄诚;刘骏以;游畅设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多维度融合检测的Tor网络隐藏恶意组织挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度融合检测的Tor网络隐藏恶意组织挖掘方法。包括：爬取TorMetric发布的最近半年网络状态共识，整理在线中继列表并挖掘中继相关信息；基于中继列表和特征进行多维度安全性评估，筛选出异常评分高于阈值的可疑中继；综合中继服务器描述符文件和网络公开资产测绘平台信息，获取中继节点内部属性行为和外部情报特征，对中继对进行相似性建模；使用随机森林算法计算中继对关联度；基于中继对关联度，使用OPTICS聚类算法进行基于密度的聚类，将可疑中继进行组织划分。本发明结合中继节点内部属性和外部情报特征，分别利用相似性建模和聚类算法计算中继对关联度和进行组织划分，实现对Tor网络隐藏恶意组织的高效识别。
本发明授权基于多维度融合检测的Tor网络隐藏恶意组织挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度融合检测的Tor网络隐藏恶意组织挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： S100.爬取Tor Metric发布的最近半年的网络状态共识，整理Tor网络中继列表，挖掘中继列表中每个中继的相关信息； S200.基于步骤S100中的中继列表和相关特征，对中继列表中的中继进行多维度安全性评估，筛选出异常评分高于阈值的可疑中继； S300.基于步骤S200过滤出的可疑中继，获取每个中继节点的内部属性行为和外部情报特征，对中继对进行相似性建模； S400.基于步骤S300计算得到的中继对相似性特征，使用随机森林算法计算中继对关联度； S500.基于步骤S400计算得到的中继对关联度，使用OPTICS聚类算法的中继距离进行基于密度的聚类，将可疑中继进行组织划分。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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