买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法及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：CN119182838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411051738.0，技术领域涉及：H04L69/22；该发明授权一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法及系统是由胡堰;崔博晗;尚雅琪设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法及系统，涉及网络设备用户识别技术领域，方法包括：收集用户与网络设备交互时产生的网络协议数据；对网络协议数据进行协议解析，获取协议特征；根据协议特征，对网络协议数据进行用户类别标注；对协议特征进行差异化编码并进行拼接，形成网络协议特征向量；构建基于深度神经网络的网络设备用户识别模型，并根据网络协议特征向量，对用户类别进行预测；将用户类别预测结果与用户类别标注结果进行比对，对网络设备用户识别模型进行迭代训练；收集用户与网络设备交互时产生的实时网络协议数据，并转换为实时网络协议特征向量；通过训练完成的网络设备用户识别模型，对未知用户类别进行识别。

本发明授权一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于网络协议分析的网络设备用户识别方法，其特征在于，包括： S1：收集用户与网络设备交互时产生的网络协议数据； S2：对所述网络协议数据进行协议解析，获取多种类型的协议特征； S3：根据所述协议特征，对所述网络协议数据进行用户类别标注； S4：对所述多种类型的协议特征进行差异化编码； S5：将差异化编码后的多种类型的协议特征进行拼接，以形成所述网络协议数据的网络协议特征向量； S6：构建基于深度神经网络的网络设备用户识别模型； S7：根据所述网络协议特征向量，通过所述网络设备用户识别模型，对用户类别进行预测； S8：将用户类别预测结果与用户类别标注结果进行比对，对所述网络设备用户识别模型进行迭代训练； S9：收集用户与网络设备交互时产生的实时网络协议数据，并将所述实时网络协议数据转换为实时网络协议特征向量； S10：根据所述实时网络协议特征向量，通过训练完成的网络设备用户识别模型，对未知用户类别进行识别； 其中，所述S3具体包括： S301：筛选并删除各类网络协议数据中的冗余协议特征； S302：提取各类网络协议数据中的共有协议特征以及特有协议特征； S303：针对各类网络协议数据中的特有协议特征，在其他类的网络协议数据中进行协议特征补全； S304：对协议特征补全后的各类网络协议数据进行数据清洗； S305：对数据清洗后的各类网络协议数据进行用户类别标注。

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北京科技大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30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”。