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龙图腾网获悉应急管理部大数据中心申请的专利一种基于多模态数据的动态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：CN120528995B 。

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：202510899108.7，技术领域涉及：H04L69/22；该发明授权一种基于多模态数据的动态协议识别方法及系统是由房玉东;黄玉钏;于卫欣;刘永强;李文广;蔡亚飞;李振平;孟冬月;宋锋;施滢;纪孟亮;李晓慧;郭瑞;宋玉波;孙思博;韩真;胡其飞;赵凤芝;李昂华;钟佳宁;杨永康;王思旺;钱山;吴磊设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的动态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多模态数据的动态协议识别方法及系统，属于数据协议识别的技术领域，识别方法包括：S1：计算数据包到达间隔时间标准差，判断通信模式为周期性或突发性通信模式；S2：将数据包按照长度进行划分，计算统计每个区间的概率分布，并计算数据包的香农熵值；S3：根据数据包到达间隔时间标准差、数据包的香农熵值和每个区间的概率分布，生成协议指纹；S4：采用边缘AI分类引擎对数据包进行分类。本发明能够提高协议识别的准确性，提高网络安全防护能力。

本发明授权一种基于多模态数据的动态协议识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的动态协议识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：计算数据包到达间隔时间标准差，判断通信模式为周期性或突发性通信模式； S2：将数据包按照长度进行划分，计算统计每个区间的概率分布，并计算数据包的香农熵值； S3：根据数据包到达间隔时间标准差、数据包的香农熵值和每个区间的概率分布，生成协议指纹；步骤S3中，将数据包到达间隔时间标准差σ、数据包的香农熵值H和每个区间的概率分布pi拼接为多维特征向量V： ，然后，对多维特征向量V进行哈希操作，得到协议指纹； S4：采用边缘AI分类引擎对数据包进行分类，判断是否为已知协议，其中，边缘AI分类引擎的输入层接收多维特征向量，输出层映射至协议标签； S5：如果判定为不是已知协议，生成数据包的协议指纹，并更新边缘AI分类引擎的协议库；步骤S5中，根据数据包到达间隔时间标准差、数据包的香农熵值和每个区间的概率分布，生成协议指纹并更新边缘AI分类引擎的指纹库；所述指纹库中结构化存储有指纹信息，支持冲突解决、增量更新与快速匹配； S6：如果判定为已知协议，则根据当前协议类型、信道负载率和冲突率，对边缘AI分类引擎的搜索策略进行优化；步骤S6中，先通过格式适配与语义映射实现异构协议统一处理； 之后，将协议以规范格式与元数据附加，最后，对边缘AI分类引擎的搜索策略进行优化； 对边缘AI分类引擎的搜索策略进行优化的过程如下： S601：将当前协议类型、信道负载率和历史冲突率编码为状态矩阵； S602：以冲突率降低幅度作为机器学习的奖励值，动态调整协议优先级； S603：通过Q‑learning更新策略网络参数。

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