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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学申请的专利基于时空特征和注意力机制的加密恶意流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：CN116094792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211731395.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法及装置是由张玮;张磊;史慧玲;郝昊;丁伟;谭立状;周岩设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法及装置，其方法包括将原始数据流进行数据预处理，得到初始数据流；根据初始数据流建立流量轨迹拓扑图；从流量轨迹图中提取关键节点特征，得到关键节点特征集；利用关键节点特征集建立节点级空间注意特征图；从节点级空间注意特征图中提取空间特征，得到空间特征集；从空间特征集中提取空间特征集的时间特征，得到时间特征集；将空间特征集与时间特征集融合，得到空间时间特征集；对空间时间特征集进行权重分配，得到模型训练特征集；训练深度学习模型，得到加密恶意流识别模型，并用加密恶意流识别模型识别加密恶意数据流。本发明能够更全面地把握流量特征，提高加密恶意流量的检出率。

本发明授权基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 将原始数据流进行数据预处理，得到统一格式的初始数据流；其中，所述原始数据流包括正常加密数据流以及加密恶意数据流，所述原始数据流为PCAP文件流； 根据所述初始数据流建立流量轨迹拓扑图；其中，所述流量轨迹拓扑图的节点表示所述初始数据流，所述流量轨迹拓扑图的边表示所述流量轨迹拓扑图的边两端的节点所共享的IP主机； 通过注意力机制，从所述流量轨迹拓扑图中提取所述初始数据流的关键节点特征，得到关键节点特征集； 利用所述关键节点特征集建立节点级空间注意特征图； 利用SGC模型从所述节点级空间注意特征图中提取所述关键节点特征集的空间特征，得到空间特征集； 利用BiLSTM模型从所述空间特征集中提取所述空间特征集的时间特征，得到时间特征集； 将所述空间特征集与所述时间特征集融合，得到空间时间特征集； 通过注意力机制，对所述空间时间特征集进行权重分配，得到不同权重的模型训练特征集； 利用所述模型训练特征集训练深度学习模型，得到加密恶意流识别模型； 利用所述加密恶意流识别模型识别加密恶意数据流。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19号山东省计算中心；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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