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龙图腾网获悉上海海勃数科技术有限公司申请的专利加密流量检测模型的训练方法、检测方法以及电子设备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：CN120710770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510991272.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权加密流量检测模型的训练方法、检测方法以及电子设备是由沈东舟;肖中杰;沈朗捷设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本加密流量检测模型的训练方法、检测方法以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及网络安全技术领域，公开了一种加密流量检测模型的训练方法、检测方法以及电子设备。加密流量检测模型的训练方法包括：利用明文流量特征数据训练得到第一明文流量模型；利用加密流量特征数据中的至少部分数据对备份明文流量模型进行训练得到第一加密流量模型；利用加密流量特征数据对第一明文流量模型和第一加密流量模型进行协同训练得到第二加密流量模型；利用加密流量特征数据对对抗生成网络进行训练；将训练后其中一个生成器作为教师模型，利用加密流量特征数据对教师模型和学生模型进行蒸馏训练，将训练后的学生模型作为加密流量检测模型。本申请训练得到的加密流量检测模型轻量化易部署，可以实现对加密流量的高精度检测。

本发明授权加密流量检测模型的训练方法、检测方法以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种加密流量检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取明文流量数据集和加密流量数据集； 对明文流量数据集和加密流量数据集进行预处理，得到明文流量特征数据和加密流量特征数据； 利用所述明文流量特征数据对设定的第一模型进行训练，得到第一明文流量模型； 将所述第一明文流量模型进行备份，得到备份明文流量模型； 利用所述加密流量特征数据中的至少部分数据对所述备份明文流量模型进行训练，得到第一加密流量模型； 利用所述加密流量特征数据对所述第一明文流量模型和所述第一加密流量模型进行协同训练，得到第二加密流量模型； 利用所述加密流量特征数据对对抗生成网络进行训练，其中，所述对抗生成网络的两个生成器均采用所述第二加密流量模型，所述对抗生成网络的判别器采用设定的第二模型； 将训练后的所述对抗生成网络中的其中一个生成器作为教师模型，将设定的第三模型作为学生模型，利用所述加密流量特征数据对所述教师模型和所述学生模型进行蒸馏训练，并且将训练完成的所述学生模型作为加密流量检测模型。

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上海海勃数科技术有限公司，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区郭守敬路498号浦东软件园14幢22301-1171座；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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