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龙图腾网获悉四川水利职业技术学院申请的专利一种基于深度学习的信息交互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：CN120455470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510955439.8，技术领域涉及：H04L67/1074；该发明授权一种基于深度学习的信息交互方法是由阳馨;张修阳;孔璞设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的信息交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的信息交互方法，属于信息处理技术领域，包括以下步骤：S1、将用户终端的数据包传输至服务器中，利用深度学习模型对数据包的各个数据块进行处理，生成数据包的传输必要值；S2、根据用户终端和服务器之间的IP数据报以及数据包的传输必要值，得到数据包的稳定矩阵；S3、根据稳定矩阵，为服务器的数据包生成信息交互密钥，完成信息交互。本发明信息交互密钥的生成与数据包的传输过程紧密相关，使得攻击者难以预测和破解密钥，从而提高了数据传输的安全性；还简化了密钥管理的复杂性，降低密钥管理的成本和工作量。

本发明授权一种基于深度学习的信息交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的信息交互方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将用户终端的数据包传输至服务器中，利用深度学习模型对数据包的各个数据块进行处理，生成数据包的传输必要值； S2、根据用户终端和服务器之间的IP数据报以及数据包的传输必要值，得到数据包的稳定矩阵； S3、根据稳定矩阵，为服务器的数据包生成信息交互密钥，完成信息交互； 所述S1包括以下子步骤： S11、将数据包拆分为若干个数据块； S12、利用深度学习模型的各个神经元对各个数据块计算传输携带值； S13、根据各个数据块的传输携带值，生成数据包的传输必要值； 所述S13中，传输必要值的计算公式为： ； 式中，表示数据块总数，表示第个数据块的传输携带值，表示四舍五入运算，表示取最大值； 所述S2包括以下子步骤： S21、获取用户终端和服务器之间的IP数据报； S22、根据IP数据报中各个分片的片偏移以及数据包的传输必要值，生成数据重装量； S23、利用数据包的丢失率和重传率对数据重装量进行修正，得到数据包的稳定矩阵； 所述S22中，数据重装量的计算公式为： ； 式中，表示传输必要值，表示IP数据报中第个分片的片偏移，表示IP数据报的分片总数； 所述S23中，数据包的稳定矩阵的表达式为： ； 式中，表示数据重装量，表示数据包的丢失率，表示数据包的重传率。

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