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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于视频分片特征的VPN封装视频标题识别方法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：CN119693845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411782644.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频分片特征的VPN封装视频标题识别方法是由任绪瑞;张一;徐振宇;吴桦;程光设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频分片特征的VPN封装视频标题识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于视频分片特征的VPN封装视频标题识别方法，以解决VPN环境下的视频标题识别难题。首先，本方法对视频流进行分片处理，提取每个视频的分段传输时的数据长度特征，以生成反映视频内容的长度特征序列。其次，根据特征序列的特点构建一个轻量级的CNN‑LSTM模型，并将从VPN视频流流量中提取到的特征序列送入模型中进行监督训练，得到能够准确识别视频标题的CNN‑LSTM模型。最后，实验结果表明，本发明在复杂网络环境、海量背景流量以及非对称路由条件下，能够精确识别VPN加密视频的标题，具有较高的识别准确率和鲁棒性，为网络流量管理和安全监控中的加密视频识别提供了技术支持。

本发明授权一种基于视频分片特征的VPN封装视频标题识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频分片特征的VPN封装视频标题识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤（1）采集不同平台VPN场景下的视频流流量数据，获取目前公开的权威主干网流量数据作为背景流量； 步骤（2）提取不同平台数据包的有效负载和包间隔区间分布序列，并将分布概率值构建为特征序列，用于区分视频流和背景流量； 步骤（3）分析媒体协议的分段的传输机制，统计得到请求视频报文最小有效负载长度和ON-OFF阶段相邻请求视频报文的最小间隔时间，用于后续提取请求视频报文； 步骤（4）基于流媒体协议的分段的传输机制，利用客户端请求视频动作切分视频流，获得视频片段序列特征； 步骤（5）将片段序列特征送入CNN-LSTM模型进行训练，得到准确识别VPN加密视频标题的模型； 步骤（6）使用步骤（5）得到的识别模型并按照视频标题作为识别粒度对不同平台中的VPN视频流量进行识别； 其中，所述步骤（3）具体包含如下子步骤： （3.1）针对不同平台，从采集的视频流量数据中提取出所有负载大于零的请求报文， （3.2）对不同平台的请求报文有效负载长度进行统计，获得用于提取请求视频报文的有效负载长度阈值min_requestLen， （3.3）根据流媒体传输协议，在视频播放的中后期阶段，流量模式显示为具有一定周期性的ON-OFF模式，这种模式下，请求视频报文的发送频率呈现出特定的时间间隔分布特性，根据该特性，对不同平台的ON-OFF阶段中的请求报文间隔时间进行统计，获得用于判断是否进入ON-OFF阶段以及提取请求视频报文的请求时间间隔阈值min_requestTime； 所述步骤（4）具体包含如下子步骤： （4.1）在视频播放的初期阶段，基于流媒体传输协议的流量模式呈现出连续高强度数据传输的特征，而随着播放的进行，流量模式逐渐表现为具有周期性特征的ON-OFF模式，首先判断是否进入ON-OFF阶段，当相邻请求报文的到达时间间隔大于（3.2）中得到的阈值min_requestTime时，标记进入ON-OFF阶段， （4.2）在未进入ON-OFF阶段时，仅依据（3.2）中得到的阈值min_requestLen提取请求报文，保留符合有效负载长度条件的请求报文，进入ON-OFF阶段后，结合min_requestLen和min_requestTime进行双重筛选，提取满足条件的请求报文， （4.3）通过步骤（4.2）提取出请求视频报文后，将相邻请求视频报文的ACK序列号相减，得到一个视频片段长度，定义动态数组Seq，将得到的视频片段长度添加到序列Seq中，最终得到一条VPN加密视频流的视频片段序列特征。

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