清华大学深圳国际研究生院;深圳市腾讯计算机系统有限公司肖喜获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院;深圳市腾讯计算机系统有限公司申请的专利针对加密流量隐私攻击的预测方法、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：CN121441652B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202512036978.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权针对加密流量隐私攻击的预测方法、电子设备及存储介质是由肖喜;岳浩东;易楠;夏树涛;江勇;郑海涛设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对加密流量隐私攻击的预测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种针对加密流量隐私攻击的预测方法、电子设备及存储介质，涉及到机密流量分析技术领域。本发明通过融合图结构特征、统计特征和时序建模，显著提升了加密流量分类的准确率；通过大语言模型解析公开数据集的特征序列，自动生成结构化行为特征画像，减少了人工干预；通过多头注意力机制和掩码自编码预训练策略，有效刻画特征的长程依赖关系，提高了预测精度；在本发明中，每条分析样本不仅包含流量特征，还包含上下文特征，形成从“当前状态识别”到“行为特征挖掘”再到“未来动作预测”的完整链条，并通过协同作用，使得本发明能够全面揭示加密流量在不同层次的隐私风险，为隐私防护提供重要参考。
本发明授权针对加密流量隐私攻击的预测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种针对加密流量隐私攻击的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、获取公开的加密流量数据； S200、对所述加密流量数据构建包头字节关系图与荷载字节关系图，并结合统计特征与时序建模，对所述加密流量数据进行分类，通过所述加密流量数据的类别来表征行为状态； S300、基于所述行为状态，利用大语言模型和检索增强生成技术分析历史行为特征数据，所述历史行为特征数据由所述加密流量数据的类别按时间顺序组织形成；采用检索增强生成技术为所述大语言模型提供上下文特征；采用少样本为所述大语言模型提示学习策略，所述学习策略包括角色定义、任务目标明确和分步推理指引； S400、通过多头注意力机制和掩码自编码预训练策略，对历史行为特征数据进行建模，预测下一步可能执行的动作，从而完成对潜在行为的预测，形成从行为状态识别到行为意图预测的完整分析链条。
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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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