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龙图腾网获悉兰州大学;读者出版集团有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强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：CN116628499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310606683.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强方法及系统是由苏伟;马永强;刘磊;张久文;弭喜临设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强方法及系统，包括：将流量标签作为生成器G和鉴别器D的额外条件进行输入，指导网络生成特定类型的流量数据；对原始GAN网络中的基础网络进行改进，同时，对鉴别器中的CNN改进为BiLSTM+CNN的级联网络，实现对加密流量的时空特征提取。本发明将流量标签的输入作为额外条件，指导GAN网络生成特定类型的小样本流量；利用DCGAN在图片生成领域的优势，将一维加密流量转换为二维灰度图，通过CDCGAN进行图片生成的方式进行数据增强，解决加密流量数据集不平衡的问题。

本发明授权一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取小样本流量数据集，对所述小样本流量数据集进行预处理； 步骤二、构建加密流量数据增强模型，所述加密流量数据增强模型包括生成器与鉴别器，以CNN为基本架构构建所述生成器，采用BiLSTM+CNN作为鉴别器的基础网络； 步骤三、根据小样本流量数据集中的数据对所述鉴别器进行参数更新，更新后将预处理后的小样本流量数据集及对应的样本标签通过所述生成器获得加密流量数据灰度图，将所述加密流量数据灰度图输入至鉴别器，根据鉴别器输出结果进行加密流量数据增强模型的参数更新，重复本步骤对模型进行训练，直至达到纳什均衡； 训练的过程还包括：在所述小样本流量数据集中进行采样获得若干个真实的原始数据，将采样获得的原始数据属于与标签一一对应，作为鉴别器的输入，根据鉴别器的输出结果进行参数更新，生成若干个随机噪声，并将所述随机噪声与所述原始数据及所述标签进行组合，作为生成器的输入，获得模拟数据，固定鉴别器的网络参数，将所述模拟数据与所述标签输入至鉴别器，根据鉴别器的输出进行参数更新； 根据训练后加密流量数据增强模型获得加密流量平衡数据集。

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兰州大学;读者出版集团有限公司，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市天水南路222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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