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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利DoH加密域名服务流量分类方法及装置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：CN119966910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411831651.5，技术领域涉及：H04L47/2441；该发明授权DoH加密域名服务流量分类方法及装置是由李祺;司成祥;王亿芳;聂王晨;陈少杰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本DoH加密域名服务流量分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供DoH加密域名服务流量分类方法及装置，方法包括：对DoH加密域名服务流量数据对应的目标流量特征数据进行降维处理，得到目标流量特征数据对应的降维后流量特征数据；将降维后流量特征数据输入预设的用于对DoH加密域名服务流量进行分类的机器学习模型，以使该机器学习模型对应输出DoH加密域名服务流量数据对应的流量分类结果数据。本申请能够有效降低DoH加密域名服务流量分类过程的计算资源消耗，并能够防止数据过拟合，能够在保证DoH加密域名服务流量分类结果可靠性及准确性的基础上，有效提高DoH加密域名服务流量分类的效率，进而能够提高DoH加密域名服务的安全性。

本发明授权DoH加密域名服务流量分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种DoH加密域名服务流量分类方法，其特征在于，包括： 对DoH加密域名服务流量数据对应的目标流量特征数据的各个维度的特征分别进行信息熵计算，以得到由各个维度的特征各自对应的信息熵值组成的信息熵矩阵；对所述信息熵矩阵中的各个所述信息熵值进行由大至小的排序，并保留排序后的前预设数量个所述信息熵值以得到对应的优化后信息熵矩阵，其中，所述预设数量预先基于所述信息熵矩阵中的各个所述信息熵值的数量与百分比阈值确定；以及，基于截断奇异值分解方式对所述目标流量特征数据进行奇异值分解，以得到所述目标流量特征数据的奇异值分解结果数据；对所述优化后信息熵矩阵和所述奇异值分解结果数据进行加权及归一化处理，得到对应的降维后流量特征矩阵，以将该降维后流量特征矩阵作为所述目标流量特征数据对应的降维后流量特征数据； 将所述降维后流量特征数据输入预设的用于对DoH加密域名服务流量进行分类的机器学习模型，以使该机器学习模型对应输出所述DoH加密域名服务流量数据对应的流量分类结果数据。

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