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龙图腾网获悉清华大学申请的专利在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置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：CN115879032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211448375.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置是由李琦;邓欣豪;赵溪远;殷其雷;刘卓涛;徐明伟;徐恪;吴建平设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置，其中，该方法包括：获取待识别网站被浏览的网络流量包，并提取网络流量包中的方向序列特征；基于多滑动窗口将方向序列特征划分为多个子序列特征，将多个子序列特征输入神经网络模型提取得到预设模式特征；利用目标网站识别模型对预设模式特征的相关性进行分析，以得到目标网站被访问的概率计算结果；基于概率计算结果和预设的分类模型，得到待识别网站中的目标网站识别结果。本发明能够在混淆的暗网流量中有效提取被访问的暗网网站的关键信息，实现多个标签页的网站准确识别，并且在动态和防御场景下具有较好的鲁棒性。

本发明授权在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种在多个标签页并发访问场景下的暗网网站识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待识别网站被浏览的网络流量包，并提取所述网络流量包中的方向序列特征； 基于多滑动窗口将所述方向序列特征划分为多个子序列特征，将所述多个子序列特征输入神经网络模型提取得到预设模式特征； 利用目标网站识别模型对所述预设模式特征的相关性进行分析，以得到目标网站被访问的概率计算结果； 基于所述概率计算结果和预设的分类模型，得到所述待识别网站中的目标网站识别结果，所述分类模型包括多个二分类器，所述二分类器用于识别待识别网站中是否包含所述目标网站； 所述目标网站识别模型包括多头top-m注意力层；所述利用目标网站识别模型对所述预设模式特征的相关性进行分析，以得到目标网站被访问的概率计算结果，包括： 基于第二局部模式特征和多头top-m注意力层得到第预设数量个头的投影矩阵，基于所述投影矩阵和第一预设公式得到所述第预设数量个头的输出结果； 基于所述第预设数量个头的输出结果和线性投射函数，并利用第二预设公式得到所述多头top-m注意力层的输出结果； 根据所述多头top-m注意力层的输出结果和预设的网络规则，并利用第三预设公式得到目标网站被访问的概率计算结果。

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