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龙图腾网获悉厘壮信息科技(苏州)有限公司申请的专利基于流量重构的加密匿名网络流量分析识别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：CN120935287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511428462.8，技术领域涉及：H04L69/22；该发明授权基于流量重构的加密匿名网络流量分析识别方法是由蔡斌;葛云生;丁贇;王坤;李钢设计研发完成，并于2025-10-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流量重构的加密匿名网络流量分析识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，提出了基于流量重构的加密匿名网络流量分析识别方法，包括：获取若干会话的若干未知协议的报文序列；得到会话的若干初始聚簇；标记各报文序列的熵值突变点；得到各初始聚簇的若干报文类簇；得到各报文序列的静态特征向量；得到各报文序列的映射符号，获取不同报文序列之间的接收概率；进行报文序列的语义分析，构建报文序列的语义标注序列；基于实体类型以及报文序列与未知协议及会话之间的归属关系，构建协议语义图谱；通过协议语义图谱对未知协议进行分析。本发明旨在解决网络流量依赖于与已知特征库匹配而降低识别效率及识别精度的问题。

本发明授权基于流量重构的加密匿名网络流量分析识别方法在权利要求书中公布了：1.基于流量重构的加密匿名网络流量分析识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集原始网络流量并进行预处理，获取若干会话的若干未知协议的报文序列； 基于同一会话中报文序列的长度进行聚类，得到会话的若干初始聚簇；对同一初始聚簇中各报文序列进行字节窗口划分，分析相邻字节窗口的熵值变化，标记各报文序列的熵值突变点；依据各报文序列中熵值突变点分布及其之前的报文字节内容，聚类分析得到各初始聚簇的若干报文类簇；获取各报文类簇中各字节的变异系数，进而得到各报文序列的静态特征向量； 基于同一会话中报文序列对应的报文类簇，得到各报文序列的映射符号，结合会话中报文序列之间的顺序关系，获取不同报文序列之间的接收概率；结合报文序列的静态特征向量，并进行报文序列的语义分析，构建报文序列的语义标注序列；基于实体类型以及报文序列与未知协议及会话之间的归属关系，构建协议语义图谱； 针对未知协议的报文序列获取静态特征向量及接收概率，通过协议语义图谱对未知协议进行分析； 所述对同一初始聚簇中各报文序列进行字节窗口划分，包括的具体方法为： 对于任一会话的任一初始聚簇中若干报文序列，以其中最大长度的报文序列的长度为基准长度，对长度小于基准长度的报文序列进行补充，以字节为单位进行补充，补充的字节的内容为0，作为该初始聚簇的若干处理后报文序列，长度等于基准长度的报文序列直接作为处理后报文序列； 预设窗口，对任一处理后报文序列依据窗口大小进行分段，得到该处理后报文序列的若干字节窗口； 所述各报文序列的熵值突变点，具体的获取方法为： 对每个字节窗口分别计算熵值；对任一处理后报文序列中第一个字节窗口之前补充一个空的字节窗口，所述空的字节窗口的熵值为0；对该处理后报文序列中相邻两个字节窗口计算后一个字节窗口的熵值减去前一个字节窗口的熵值得到的差值，并作为后一个字节窗口的熵值变化量； 预设变化阈值，从第一个字节窗口开始进行判断，当出现第一个熵值变化量大于变化阈值的字节窗口，将该字节窗口中第一个元素标记为该处理后报文序列对应的报文序列的熵值突变点； 获取该会话该初始聚簇中各报文序列的熵值突变点。

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