天津大学玛利亚获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御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：CN119011193B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410938284.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法是由玛利亚;赵来平设计研发完成，并于2024-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法，属于网络安全技术领域；本发明包括重建输入序列及构建匿名序列模型两个阶段，第一阶段中首先向训练者对手生成一些重叠的虚拟数据包踪迹，使得训练者对手熟知多选项卡重叠流量和网站身份，降低该对手的准确性。然后设计LSTM长短期记忆自动编码器技术，有效地重构多选项卡界面内重叠的输入序列，分离出重叠区域；在第二阶段，应用双向长短期记忆Bi‑LSTM对流量序列进行匿名化，以模糊用户交互的顺序模式，同时在训练过程中增加对抗性示例，进一步提高方法的鲁棒性。
本发明授权一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法，其特征在于，包括重建输入序列及构建匿名序列模型两个阶段，具体包括以下内容： S1、重建输入序列： S1.1、设计预处理模块，向训练者对手生成重叠的虚拟数据包轨迹，令训练者熟知多选项卡重叠流量和网站身份，以降低该对手的准确性； S1.2、通过长短期记忆自动编码器技术去除数据包序列中部分特定信息，使得对手在正在分析的多选项卡流量行为的信息之间感到困惑； S2、构建匿名序列模型： S2.1、应用双向长短期记忆对流量序列进行匿名化，以模糊用户交互的顺序模式； S2.2、通过对抗性示例增强训练过程模型，增加额外的加密层。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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