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龙图腾网获悉北京浩瀚深度信息技术股份有限公司申请的专利一种基于双向深度循环神经网络的DFI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：CN119603178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411695354.2，技术领域涉及：H04L43/026；该发明授权一种基于双向深度循环神经网络的DFI网络流量分类方法是由于华;陈陆颖;安丰军设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向深度循环神经网络的DFI网络流量分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双向深度循环神经网络的DFI网络流量分类方法，包括如下步骤：报文输入至样本特征数据提取和分类模块，以五元组为Key通过hash计算产生流ID，样本特征数据提取和分类模块逐流逐报文提取关键数据；对逐流进行分类及特征标记得到传统DPI识别分类标记并输出给分类综合器，同时输出给DFI特征数据过滤标记模块进行DFI特征数据过滤标记；DFI特征数据过滤标记模块产生训练数据与实时数据；至双向深度循环神经网络进行模型参数训练，得到网络流量识别与分类结果；综合处理得出网络流量分类结果。本发明采用LSTM作为门控单元的双向深度循环神经网络模型，适应性更广、精度更高，误控率更低。

本发明授权一种基于双向深度循环神经网络的DFI网络流量分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向深度循环神经网络的DFI网络流量分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 报文输入至样本特征数据提取和分类模块，报文以五元组为Key，通过hash计算产生用于标记一条流且与之一一对应的流ID，所述样本特征数据提取和分类模块逐流逐报文提取关系特征数据、DPI特征数据、DPI信令特征数据以及DFI特征数据； 将关系特征数据、DPI特征数据、DPI信令特征数据输入到传统DPI分类标记系统，由传统DPI分类标记系统依据上述特征，对逐流进行分类及特征标记得到传统DPI识别分类标记并将其输出给分类综合器，同时输出给DFI特征数据过滤标记模块进行DFI特征数据过滤标记；DFI特征数据过滤标记模块产生训练数据与实时数据； DFI特征数据过滤标记模块输出的训练数据输入至双向深度循环神经网络进行模型参数训练； DFI特征数据过滤标记模块输出的实时数据通过被训练好的双向深度循环神经网络进行网络流量识别与分类，得到网络流量识别与分类结果； 将经过双向深度循环神经网络得到的网络流量识别与分类结果与传统DPI分类结果进行综合处理，得出最终的网络流量分类结果； 所述双向深度循环神经网络的底层为一个以双向LSTM为基础单元的双向循环神经网络，在上层设置一单向LSTM，以增加双向循环神经网络的深度。

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