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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种抗特征不稳定的Tor App流量分析方法与系统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：CN116032543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211569668.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种抗特征不稳定的Tor App流量分析方法与系统是由王良民;李唱;宋香梅;陈向益;何刘坤;路通;周强设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗特征不稳定的Tor App流量分析方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种抗特征不稳定的TorApp流量分析方法与系统，首先对依托于Tor运行的手机App产生的流量提取基础特征和双向统计作为候选特征集合，然后，从候选特征集合中选择一个子集作为流量的表征，通过解决应用类型组合优化问题，过滤出N种特定应用类型的流量，从候选特征集合选择N个特征子集，通过解决一个最优组合问题，迭代选择特定应用类型适合的机器学习模型和特征集合，以实现高准确率地识别TorApp。本发明解决了由于移动环境的不稳定性，app工作内容的多样性以及依托于Tor运行的新app的不断增加，导致TorApp流量分析时特征不稳定的问题。

本发明授权一种抗特征不稳定的Tor App流量分析方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种抗特征不稳定的TorApp流量分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、获得Tor网络下目标应用产生的网络流量形成目标流量集，并将目标流量保存为五元组格式，提取各目标流量的基础特征和常用特征；然后利用候选特征选择策略对基础特征和常用特征提取候选特征集合； 步骤2、通过混淆特征分离层从步骤1所得候选特征集合中选择一个子集作为流量的表征，通过解决应用类型组合优化问题，过滤出N种特定应用类型的流量；所述步骤2的具体过程如下： 首先，从候选特征集合中选择一个子集作为流量的表征； 然后，通过类型相似度衡量标准来衡量一个流量产生于属于T类型应用的可能性，此处通过来计算流量F与T的类型相似度； 为计算的类型相似度，构建N个不同类型的过滤器，表示为，每个过滤器均面向一种应用类型； 所述应用类型组合优化问题描述如下： ； ； ； ； ； 其中，是一个二值变量，表示第j个Tor流量是否属于类型，N表示应用类型的数目；表示类型相似度的最小值，认为一个过滤器仅在对属于的流给出类型相似度高于时有效；表示过滤器给定的Tor流量与类型的相似度；表示其他过滤器给定的与非类型的类型相似度； 在应用类型组合优化问题中，一个Tor流只属于一种类型，通过解决应用类型组合优化问题使得期望过滤器给属于类型的Tor流量与的类型相似度尽可能高的值，其他过滤器则尽可能低； 步骤3、通过最优特征与模型组合层从步骤1所得候选特征集合中选择N个子集，接收来自步骤2的特定应用类型的流量，通过解决特征与模型组合优化问题，来迭代选择适合该应用类型的机器学习模型和特征集合，获得特定应用类型最优的分类器； 步骤4、使用步骤3所得特定应用类型最优的分类器，对Torapp流量进行识别，得到app的识别结果，实现对Torapp的流量分析。

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