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龍圖騰網恭喜同智偉業軟件股份有限公司申請的專利基于深度學習的加密惡意流量檢測及攻擊識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115589314B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211189345.7，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于深度學習的加密惡意流量檢測及攻擊識別方法是由王永起;吳兆龍;張文帥;孫建山設計研發完成，并于2022-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的加密惡意流量檢測及攻擊識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的加密惡意流量檢測及攻擊識別方法，它包括如下步驟：S1：物聯網威脅感知終端實時采集工業物聯網中物聯網設備所產生的網絡流量；S2：將物聯網威脅感知終端所采集到的網絡流量，發送到物聯網威脅感知分析中心中，通過惡意加密流量檢測模型和惡意加密流量攻擊識別模型對網絡流量進行識別并將識別結果發送到物聯網安全管理平臺；S3：物聯網安全管理平臺，通過識別結果和網絡流量信息形成網絡攻擊面，可視化展示攻擊源對網絡造成的影響。本發明檢測效率高，準確率高。

本發明授權基于深度學習的加密惡意流量檢測及攻擊識別方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的加密惡意流量檢測及攻擊識別方法，其特征在于，它包括如下步驟：S1：物聯網威脅感知終端實時采集工業物聯網中物聯網設備所產生的網絡流量；S2：將物聯網威脅感知終端所采集到的網絡流量，發送到物聯網威脅感知分析中心中，通過惡意加密流量檢測模型和惡意加密流量攻擊識別模型對網絡流量進行識別并將識別結果發送到物聯網安全管理平臺；其中，通過惡意加密流量檢測模型先對加密正常數據集進行單分類器訓練，然后再將加密惡意數據集放入單類分類器中識別，識別出非正常加密流量，重新判斷為加密惡意數據，再將識別后的加密惡意數據集和加密正常數據集組成新的數據集，進行二分類訓練；所述惡意加密流量攻擊識別模型選取正常流量數據集和惡意流量數據集，將數據集中未被加密的網絡流量過濾掉，對加密網絡流量的數據包的時間序列特征進行提取，并建立惡意加密流量攻擊指紋庫；將數據集分為測試數據集和訓練數據集，將訓練數據集輸入到GRU-DNN神經網絡模型中，然后通過模型訓練結果與已知識別結果進行匹配優化，調整模型參數；S3：物聯網安全管理平臺，通過識別結果和網絡流量信息形成網絡攻擊面，可視化展示攻擊源對網絡造成的影響。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同智偉業軟件股份有限公司，其通訊地址為：250101 山東省濟南市高新區舜華路2000號舜泰廣場6號樓2301室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。