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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别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：CN119728254B 。

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：202411915688.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法是由王俊峰;祝小兰;孙利民设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法。通过总对比损失进行指纹识别模型训练，训练时使用Adam优化算法和余弦退火学习率调度策略对指纹识别模型进行优化，得到通用指纹识别模型，总对比损失由训练集中多条匿名流量的总对比损失聚合得到，其中，单条匿名流量的总对比损失由该单条匿名流量的时域对比损失、频域对比损失和时频一致性对比损失加权组合后得到；使用通用指纹识别模型进行网站指纹识别。使训练后的通用指纹识别模型不仅能够准确识别出不同匿名流量的指纹特征，还能够复杂环境下保持较高的识别稳定性和鲁棒性，提高了模型的泛化能力。

本发明授权一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过总对比损失进行指纹识别模型训练，训练时使用Adam优化算法和余弦退火学习率调度策略对所述指纹识别模型进行优化，得到通用指纹识别模型，所述总对比损失由训练集中多条匿名流量的总对比损失聚合得到，其中，单条匿名流量的总对比损失由该单条匿名流量的时域对比损失、频域对比损失和时频一致性对比损失加权组合后得到； 使用所述通用指纹识别模型进行网站指纹识别； 在所述通过总对比损失进行指纹识别模型训练之前，还包括： 确定所述训练集中，各匿名流量的原始数据包序列，所述原始数据包序列指所述匿名流量中的数据单元； 提取所述原始数据包序列中的原始突发序列，所述原始突发序列指所述原始数据包序列中一系列方向相同且连续出现的数据包集合； 对所述原始突发序列做数据增强处理，生成突发增强序列； 根据所述突发增强序列生成时域增强数据包序列； 将所述原始数据包序列与所述时域增强数据包序列进行时域对比，确定所述时域对比损失； 其中，所述原始突发序列包括上行突发流量与下行突发流量，所述对原始突发序列做数据增强处理，生成突发增强序列包括： 分别针对上行突发流量与下行突发流量，随机增加或减少突发序列的大小，添加噪声，并进行数据增强，得到突发增强序列； 在所述通过总对比损失进行指纹识别模型训练之前，还包括： 确定所述训练集中，各匿名流量的原始数据包序列，所述原始数据包序列指所述匿名流量中的数据单元； 对所述原始数据包序列进行频域转换处理，得到频域数据包序列； 对所述频域数据包序列做数据增强处理，生成频域增强数据包序列； 将所述频域数据包序列与所述频域增强数据包序列进行频域对比，确定所述频域对比损失； 所述对所述频域数据包序列做数据增强处理，生成频域增强数据包序列，包括： 采用随机删除和增加的概率为0.1的方法对所述频域数据包序列的频率成分进行删除或增强处理，得到频域增强数据包序列； 在所述通过总对比损失进行指纹识别模型训练之前，还包括： 根据所述时域对比损失和所述频域对比损失，确定所述时频一致性对比损失，所述时频一致性对比损失的确定公式为： ； 式中，指时频一致性对比损失，指所述原始数据包序列对应的时域投影表征序列，指所述频域增强数据包序列对应的频域投影表征序列，指第j个频域数据包序列，指所述训练集中所有所述频域数据包序列，指所述频域编码器，指所述频域投影器，指，表示之间的余弦相似度，为预设的温度参数，用于区分正负对，仅在负对情况下对分母有贡献。

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四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；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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