国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院信息工程研究所鲁睿获国家专利权
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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院信息工程研究所申请的专利一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法和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：CN116383716B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310269511.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法和系统是由鲁睿;宋嘉莹;时磊;李镇;孙旷怡;徐安林;王东安;夏耀华;王红兵;李鹏霄;项菲;吕东设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法和系统。该方法包括：对加密应用网络行为产生的流量进行预处理和嵌入表示；利用自注意力机制增强流量的嵌入表示的语义；构建加密应用行为流量识别模型，基于自注意力机制得到的结果，利用该模型提取流量的深度特征；在加密应用行为流量识别模型中设置加性角度最大化间隔层，用以最大化不同类别流量特征之间的间隔，增加不同类别向量之间的区分性；通过加密应用行为流量识别模型进行加密流量网络行为的识别。本发明能够解决现有技术在识别加密流量网络行为时未能有效表示流量特征并最大化不同网络行为产生流量特征向量之间的距离，从而导致误分率高的问题。
本发明授权一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种增加自注意力机制和加性角度最大化间隔层的加密流量网络行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对加密应用网络行为产生的流量进行预处理和嵌入表示； 利用自注意力机制增强流量的嵌入表示的语义； 构建加密应用行为流量识别模型，基于自注意力机制得到的结果，利用加密应用行为流量识别模型提取流量的深度特征；所述加密应用行为流量识别模型采用以卷积神经网络为基础的深度神经网络结构，通过两个CNN网络将两个一维CNN分别应用于同一输入，并将其输出合并在一起得到最终的输出，即提取的深度特征； 在加密应用行为流量识别模型中设置加性角度最大化间隔层，用以最大化不同类别流量特征之间的间隔，增加不同类别向量之间的区分性； 通过加密应用行为流量识别模型进行加密流量网络行为的识别。
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