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龙图腾网获悉天津市国瑞数码安全系统股份有限公司申请的专利数据共享场景下加密流量数据检测的方法和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：CN119276618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411660401.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权数据共享场景下加密流量数据检测的方法和系统是由肖洪涛;范传庆;孙涛;段凯;陈涛设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据共享场景下加密流量数据检测的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种数据共享场景下加密流量数据检测的方法和系统，通过使用过采样算法和欠采样算法，解决训练数据集的数据不平衡的问题，优化深度异常检测模型，参与共享的节点上传训练好的模型参数，由控制节点进行优化聚合，再把聚合后的参数下发给各个节点，使得节点们可以使用相同检测效果的模型，使用深度异常检测模型识别出伪造合成或篡改等攻击，从而保证数据通信安全和高效匹配，克服现有技术不能快速准确检测加密数据是否被篡改或伪造的问题。

本发明授权数据共享场景下加密流量数据检测的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种数据共享场景下加密流量数据检测的方法，其特征在于，所述方法包括： 各个普通节点构建和训练深度异常检测模型； 所述深度异常检测模型通过结构化处理，能从流量数据中提取关键特征，该深度异常检测模型包括输入层、多个子层、均衡采样模块和神经网络结构；所述输入层接收不同采样时间窗口下的多个基础特征；多个具有不同编码维度的所述子层对所述多个基础特征进行编码，得到层次化的特征表示，生成嵌入空间；所述均衡采样模块融合过采样算法和欠采样算法，计算各类别特征的平均数，将数量大于等于该平均数的特征定义为多数类特征，将数量小于该平均数的特征定义为少数类特征，对所述多数类特征采用欠采样算法，对所述少数类特征采用过采样算法，汇总过采样算法和欠采样算法的结果，将该结果输入神经网络结构；所述神经网络结构学习所述汇总的结果、检测异常； 其中，所述深度异常检测模型采用最大边际损失函数和多重损失函数作为优化目标，使得具有相似特征的流量在所述嵌入空间聚集在一起，而不同特征的流量隔开一定的距离； 控制节点将模型训练任务下发到各个普通节点，由各个普通节点输入自己的训练数据集，在该普通节点本地进行训练； 所述普通节点得到训练好的深度异常检测模型的参数，使用同态加密算法对模型的参数进行加密，得到同态密文，并使用对称加密算法对该同态密文进行二次加密，所述同态加密算法的密钥只在参与模型训练的普通节点之间共享，对称加密密钥在普通节点和参与模型聚合的控制节点之间共享，同时普通节点和控制节点之间的通信使用不同的对称加密密钥； 所述普通节点将所述训练好的深度异常检测模型的参数上传给控制节点，由该控制节点进行优化聚合，进而该控制节点再把聚合的结果发给各个普通节点，统一各个普通节点的模型参数； 普通节点对用户上传的流量数据进行清洗、过滤和标准化处理，再由本地经过统一参数后的深度异常检测模型，识别该流量数据是否异常，如果异常则继续通过推断攻击分析流量数据的分布特征，进而推断出被合成篡改的位置，以及，通过流量数据中携带的伪身份信息，猜测攻击者的真实身份； 输出所述识别的结果，其中包括：被合成篡改的位置、猜测的攻击者真实身份，提供给用户使用。

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