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龙图腾网获悉中南大学申请的专利加密流量对抗攻击方法、电子设备、存储介质及产品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：CN120498624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510554370.8，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权加密流量对抗攻击方法、电子设备、存储介质及产品是由张士庚;肖凯;王伟平设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本加密流量对抗攻击方法、电子设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种加密流量对抗攻击方法、电子设备、存储介质及产品，本发明的方法包括：提取加密流量中的负载信息，形成流量字节序列；采用对抗攻击方法对加密流量检测模型进行攻击，在流量字节序列上添加具有倍数关系的第一扰动和第二扰动；分别将第一对抗字节序列和第二对抗字节序列替换加密流量中的负载信息，得到第一对抗流量和第二对抗流量。本发明通过将扰动添加在负载字段生成合法流量，使其保持正常传输能力，并且在生成对抗扰动时施加倍数约束，使得生成的扰动之间具有倍数关系。该方法能够在流量通过检测模型后，利用这种倍数关系对原始流量进行恢复，提升对抗攻击的隐蔽性和可控性。

本发明授权加密流量对抗攻击方法、电子设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种加密流量对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取加密流量； S2、提取加密流量中的负载信息，形成流量字节序列； S3、将流量字节序列作为深度学习网络模型的输入，训练所述深度学习网络模型，得到加密流量检测模型； S4、采用对抗攻击方法对加密流量检测模型进行攻击，在流量字节序列上添加具有倍数关系的第一扰动和第二扰动，得到第一对抗字节序列和第二对抗字节序列； S5、分别将第一对抗字节序列和第二对抗字节序列替换加密流量中的负载信息，得到第一对抗流量和第二对抗流量； S2的过程包括： 按流为单位对加密流量进行分割，形成多个流量样本； 提取每个流量样本中的负载信息； 将负载信息转化为流量字节序列； 对DeepPacket模型、Datanet模型、TrafficCNN模型、Resnet18模型、Densenet121模型中的任一种模型进行调整，将输入层改为单通道，最后的softmax层改为两个神经元的softmax层后，作为深度学习网络模型； 深度学习网络模型采用调整后的DeepPacket模型、Datanet模型时，第一扰动和第二扰动之间的倍数取2,3,4,5…；深度学习网络模型采用调整后的TrafficCNN模型、Resnet18模型、Densenet121模型时，第一扰动和第二扰动之间的倍数取2,3。

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