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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于孪生图编码器的恶意加密流量检测方法及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：CN119561709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411394170.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于孪生图编码器的恶意加密流量检测方法及系统是由王楠;李许增;王健;刘吉强设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孪生图编码器的恶意加密流量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于孪生图编码器的恶意加密流量检测方法及系统，属于网络隐私保护技术领域，获取待检测的加密流量包；使用预先训练好的检测模型检测获取的待检测的加密流量包是否是恶意加密流量包的检测结果。本发明基于共现图和词频图融合的建模方法，从字节级分别对流量包的header和payload两部分分别建模，利用全局注意力机制融合流量字节图节点的特征获取最终的图嵌入表示，进而可以充分挖掘恶意与正常加密流量的隐藏特征，高效准确地检测恶意加密流量。

本发明授权基于孪生图编码器的恶意加密流量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生图编码器的恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的加密流量包； 使用预先训练好的检测模型检测获取的待检测的加密流量包是否是恶意加密流量包；其中，所述检测模型包括：加密流量包原始字节图构建模块，用于将流量包划分为使用原始字节来表示的头部和负载两部分，为头部和负载均建立共现图和词频图，根据共线图和词频图提取字节之间的上下文信息，构建字节图来表示流量包；孪生图编码器，用于在得到头部和负载的共现图和词频图表示之后，将头部的共现图和词频图进行融合得到统一的头部节点特征表示，将负载的共现图和词频图进行融合得到统一的负载节点特征表示；注意力特征融合模块，用于利用全局注意力聚合机制将得到的头部节点特征表示和负载节点特征表示进行拼接后输入到线性层进行变换，得到最终的加密流量包特征表示；其中，全局注意力聚合机制对节点之间的关系赋予不同的注意力权重，使得模型能够更加关注重要的节点及其特征，从而获取更精准的图特征；检测模块，用于在得到最终的加密流量包特征表示，采用全连接神经网络处理特征，利用softmax操作获得恶意加密流量包的检测结果。

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北京交通大学，其通讯地址为：100044 北京市海淀区西直门外上园村3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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