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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类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：CN116319583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310207576.4，技术领域涉及：H04L47/2441；该发明授权一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类方法是由段思睿;张弦;余翔;庞育才;肖云鹏;王蓉设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机人工智能领域，具体涉及一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类方法，包括：将一段时间内的移动应用程序的流量数据划分为多个长度相同的流量块；将流量块转换为具有节点特征和边缘权重的图数据集；构建基于图卷积神经网络GCNN和混合专家系统的移动应用程序的加密网络流量分类模型，并对该模型进行训练；将待测数据的图数据集输入加密网络流量分类模型，得到分类结果；本发明实现了更高的分类性能，解决了传统机器学习方法和传统CNN、RNN等神经网络模型分类精确度不高及性能较差等问题。

本发明授权一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GCNN和MoE的加密网络流量分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、将一段时间内的移动应用程序的流量数据划分为多个长度相同的流量块，即设置持续时间和重叠时间，通过持续时间和重叠时间划分流量块，具体包括：每个流量块的长度设置为持续时间的长度，除了第一个流量块与最后一个流量块以外，每个流量块与其前一个流量块有长度为重叠时间的重叠、与其后一个流量块也有长度为重叠时间的重叠； S2、将流量块转换为具有节点特征和边缘权重的图数据集，包括以下步骤： 移除流量块中的dns协议； 获取移动应用程序中的IP地址和端口号并将IP地址合并到端口号； 构建移动应用程序的图数据时， 获取一个MApp图形所需的最大节点数N，并根据两个节点之间权重生成每一个MApp的所有图形数据； 每一个MApp的全部图形数据保存在2个csv格式的文件中，将节点特征存放在features.csv文件中，将节点之间权重存放在weights.csv文件中； S3、构建基于图卷积神经网络GCNN和混合专家系统的移动应用程序的加密网络流量分类模型，并对该模型进行训练；基于图卷积神经网络GCNN和混合专家系统的移动应用程序的加密网络流量分类模型包括多个级联的GCN层、sortpooling层、Expert网络、softmax层，四个级联的GCN层的输出的图潜在表示输入sortpooling层选出图潜在表示值最大K个值，Expert网络包括多个Expert单元，将选出的图潜在表示分别输入多个Expert单元，将累加每个Expert单元的输出与该Expert单元对应权值的乘积后输入softmax层，softmax层得出分类结果；sortpooling层输出权重时设置有一个Router，Router会添加噪声作为扰动，并使用扰动的经验损失梯度去更新权重； S4、将待测数据的图数据集输入加密网络流量分类模型，得到分类结果。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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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