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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于距离度量和集成学习的分组密码算法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：CN119939349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510033956.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于距离度量和集成学习的分组密码算法识别方法是由武小年;宋丙胤;张润莲设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于距离度量和集成学习的分组密码算法识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于距离度量和集成学习的分组密码算法识别方法，该方法先选择公开数据集进行划分建立明文数据集，并以设置的分组密码算法对明文数据集加密，得到密文数据集；计算明文与密文的距离度量值及密文数据的信息熵值，提取密文特征，得到特征数据集，并建立相对应的标签集；利用堆叠方法构建集成学习分类器，以特征数据集及标签进行模型训练，并通过实验调优，找到最优超参数分类器模型；最后，针对未知的密文数据，利用训练好的集成学习分类器，完成密码算法的识别。本发明方法，采用堆叠集成作为分类器模型的算法，基于距离度量与信息熵进行特征提取，能够增强模型的特征提取能力和泛化性，从而提高模型识别的准确率。

本发明授权一种基于距离度量和集成学习的分组密码算法识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于距离度量和集成学习的分组密码算法识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据准备与加密； 选择公开数据集并按照不同尺寸大小进行划分，得到明文数据集，以设置的不同分组密码算法对明文数据集中的所有明文数据分别加密产生密文数据，形成密文数据集；公开数据集是文本文件或者图像文件； 2基于距离度量和信息熵的特征提取； 计算明文向量与密文向量之间的距离度量值以及密文向量的信息熵值，距离度量值包括欧式距离、汉明距离、曼哈顿距离和余弦距离，提取密文特征，得到特征数据集，并对特征数据集中的每一条特征数据，设置相应的密码算法标签； 3集成学习分类器的构建和训练； 构建一个基于堆叠方法的集成学习分类器，选择梯度提升决策树作为元分类器，随机森林、SVM、决策树作为基分类器，以特征数据集及标签进行模型训练，并通过实验调优，找到最优超参数分类器模型； 4基于训练好的集成学习分类器进行密码算法识别； 针对未知的密文数据，基于提取的特征，利用训练好的集成学习分类器完成分组密码算法识别。

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桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路一号；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”。

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