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龍圖騰網(wǎng)恭喜湖南工商大學(xué)申請(qǐng)的專利基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115459937B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210665402.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取方法是由張平;唐艷艷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取方法。該方法可以自動(dòng)提取原始加密網(wǎng)絡(luò)流量包中蘊(yùn)含的特征信息，不需要手動(dòng)進(jìn)行特征信息的設(shè)計(jì)、選擇和提取。該方法采用了一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制等技術(shù)，大幅度提升了所提取特征信息的代表能力。該方法適用于分布式場(chǎng)景，可以整合不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上收集的樣本數(shù)據(jù)，提升模型訓(xùn)練精度，進(jìn)而在分布式場(chǎng)景中的不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間，實(shí)現(xiàn)模型級(jí)別的樣本數(shù)據(jù)共享，可以在一定程度上保障原始數(shù)據(jù)的安全。該方法可以作為子模塊的形式，應(yīng)用到新類型加密流量包的檢測(cè)、現(xiàn)有類型加密流量包分類、新類型加密流量包類別標(biāo)注等不同場(chǎng)景中。

本發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：1準(zhǔn)備階段：多個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)分別對(duì)各自負(fù)責(zé)的不同網(wǎng)絡(luò)區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行監(jiān)測(cè)；各個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)分別獨(dú)立地收集了一定數(shù)量的已經(jīng)進(jìn)行類別標(biāo)注的網(wǎng)絡(luò)流量包樣本；2特征提取模型的構(gòu)建：網(wǎng)絡(luò)流量包特征提取模型fθ表示成v＝fθx，其中x為加密網(wǎng)絡(luò)流量包，v是通過(guò)模型提取的特征向量，下標(biāo)θ代表模型fθ的參數(shù)；該特征提取模型fθ至少包括一個(gè)一維卷積層和一個(gè)注意力層；注意力層的輸出經(jīng)過(guò)變換后轉(zhuǎn)化成一組權(quán)值；該組權(quán)值用作一維卷積層不同通道的權(quán)值，用于改變一維卷積層原有輸出值；作為優(yōu)化，該特征提取模型fθ還包括一維池化層、全連接層和激活層；3接口模型的構(gòu)建：接口模型fe由softmax和argmax兩個(gè)模塊嵌套構(gòu)成；該接口模型表示成y＝fev＝argmaxsoftmaxv，其中，下標(biāo)e代表模型fe的參數(shù)；4優(yōu)化方程的構(gòu)建：優(yōu)化方程表示成其中l(wèi)是損失函數(shù)；5模型的分布式訓(xùn)練：多個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)，利用第1步所述的各自收集的已標(biāo)注樣本，采用協(xié)同合作的方式，按照第4步給出的優(yōu)化方程，對(duì)第2步的特征提取模型fθ進(jìn)行訓(xùn)練，直到模型收斂或者達(dá)到一個(gè)預(yù)先設(shè)定的誤差閾值。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人湖南工商大學(xué)，其通訊地址為：410205 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)岳麓大道569號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。