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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种基于交互时空特征的加密流量分析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：CN120378219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510828318.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于交互时空特征的加密流量分析方法是由邱日轩;范瑞祥;郑志彬;王卫平;林楠;曹娜;罗志远;井思桐;蔡沛婧;肖子洋;刘立;李昌松设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交互时空特征的加密流量分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于交互时空特征的加密流量分析方法，涉及网络安全领域，面向原始加密流，构建由输入层、GNN层、MLP层和输出层组成的FITDect模型，通过挖掘原始加密流内部数据包的时空交互关系，构建动态流量交互图，进行流量交互图的动态表征，利用分层特征提取，通过FITDect模型的GNN层解析时空耦合关系，并利用FITDect模型的MLP层进行分类决策，将分类结果送入输出层，最后输出分析结果。本发明解决了现有深度流检测技术对浅层统计特征存在依赖，传统深度包检测技术失效的问题，实现了加密流量时空特征的融合分析，显著增强了模型对加密流量隐蔽行为的表征能力，能够有效捕捉加密流量的隐含行为模式。

本发明授权一种基于交互时空特征的加密流量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交互时空特征的加密流量分析方法，其特征在于，包括： 基于原始加密流，构建由输入层、GNN层、MLP层和输出层组成的FITDect模型； FITDect模型的所述输入层对原始流量数据进行预处理，并构建图结构作为FITDect模型的所述GNN层的输入，通过FITDect模型的输入层对流量交互图进行动态表征； 通过分层特征提取，利用FITDect模型的GNN层对所述流量交互图进行时空耦合关系的解析； 利用FITDect模型的MLP层进行分类决策，并将分类后的结果发送至FITDect模型的输出层，输出分析结果； 所述通过FITDect模型的输入层对流量交互图进行动态表征，进一步表示为：从数据集中提取攻击类型流量样本，进行数据集采样；对数据集中不同流的标签进行重新表示；清除数据集中的无效流；定义交互动作，根据所定义的所述交互动作，构建流量交互图；通过流量交互图对交互特征进行动态表征； 所述构建流量交互图，进一步表示为：按时间顺序对流进行分组，形成数据包序列流；将序列流抽象为若干个交互动作，划分动作切片；将同属一个动作切片的节点内部连接；相邻动作切片的节点外部连接； 所述通过分层特征提取，进一步表示为：从流的数据包中提取方向特征和长度特征；提取独立通信行为的交互特征；提取交互状态特征； 所述交互状态特征包括切片内部状态、切片整体状态、相邻切片状态和相邻切片对比。

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