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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种Tor环境下的加密视频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：CN120126052B 。

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：202510198051.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种Tor环境下的加密视频识别方法是由周子昆;陆俊丞;吴桦;程光设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Tor环境下的加密视频识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种Tor环境下的加密视频识别方法，包括采集流量，ADU‑burst长度序列提取，上游特征提取，下游任务分类四个步骤。首先我们在局域网入口的网络信息服务中心抓取实时Tor流量，然后根据Tor的视频流量特性，使用对应的TREFSiT分段策略从中提取特征得到加密ADU‑burst长度序列，接着使用1DCNN模型进行噪音过滤与特征二次提取，最后使用随机森林进行分类。本方法提出了一种在Tor的复杂环境中的加密视频识别方法，不需要对加密视频进行解密，通过视频流量特征就可以对客户端通过Tor网络播放的视频进行识别以进行有害视频的监管，有着广泛的应用场景和良好的监管效果。

本发明授权一种Tor环境下的加密视频识别方法在权利要求书中公布了：1.一种Tor环境下的加密视频识别方法，其特征在于,包括如下步骤： S1，流量采集：客户端使用Tor网络播放视频，监管者在局域网入口使用wireshark工具实时抓取Tor流量； S2，ADU-burst长度序列提取：视频播放时客户端的一次资源请求会收到一组突发的应用层数据单元ApplicationDataUnit，ADU，将其整体命名为一个ADU-burst；根据分析得到的Tor环境下加密视频流量的两个特性“分流传输”“请求混淆”，对于Tor环境下的每一条流设定两个分段条件:1当前的ADU-burst已经传输结束；2后一个ADU-burst在下次请求之后一定时间阈值之后抵达,对TLS记录流进行分段处理得到了一个近似的ADU-burst的长度，初步组成了特征ADU-burst长度序列，用于下一阶段的数据训练和匹配,将这种ADU-burst分段策略命名为TREFSiT； S3，上游特征提取：模型使用1DCNN，对S2得到的ADU-burst长度序列进行二次特征提取,1DCNN模型通过一个卷积核将一定长度之间的序列进行有效融合，在上游使用1DCNN模型进行特征的二次提取，以缓解复杂环境对ADU-burst分段造成的影响，同时保留ADU-burst长度序列与原视频内容的强相关性； S4，下游任务分类：通过上游特征提取器的噪声过滤，将获得的特征向量输入多种类型的分类器中，选择分类效果最好的作为最后的分类器。

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东南大学，其通讯地址为：211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2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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