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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品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：CN120567564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510956631.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品是由王旭仁;郑智强;何松恒设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品，通过自监督学习框架，利用未标记的补丁嵌入表示训练编码器‑解码器结构，使模型能够从加密流量灰度图中自主学习通用时空特征。掩码重构任务促使模型理解流量数据的内在结构规律，增强了模型对输入数据的理解深度，提高了模型在面对分布外数据时的适应能力，也即提高了模型的泛化能力、适应性、以及鲁棒性。

本发明授权一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种加密流量分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预训练的加密流量分类模型与训练数据集；其中，所述预训练的加密流量分类模型包括编码器与解码器；所述训练数据集包括未关联标记的第一补丁嵌入表示，所述第一补丁嵌入表示用于训练所述预训练的加密流量分类模型学习加密流量的通用特征；补丁嵌入表示是由历史加密流量的灰度图像进行敏感信息屏蔽及二维补丁分割后得到的，所述敏感信息包括所述历史加密流量的标识信息；所述编码器由多个Transformer层构成，每层所述Transformer包括高频-低频注意力机制；所述第一补丁嵌入表示是基于原始补丁顺序打乱后生成的补丁序列； 将所述第一补丁嵌入表示输入所述编码器进行特征提取，得到第一潜在特征表示； 将所述第一潜在特征表示输入所述解码器进行重构，生成重构后补丁，并基于所述重构后补丁与原始未掩码补丁之间的差异，优化所述编码器与所述解码器的参数，得到已训练的加密流量分类模型；所述重构后补丁用于指示已被掩码处理的灰度图像区域；所述原始未掩码补丁用于指示未被掩码处理的灰度图像区域； 在所述将所述第一补丁嵌入表示输入所述编码器进行特征提取，得到第一潜在特征表示之前，还包括： 按照预设掩码比例将所述第一补丁嵌入表示中的目标补丁替换为掩码标记，得到针对所述第一补丁嵌入表示的可见部分与掩码部分；所述可见部分用于指示未被掩码的补丁，所述掩码部分用于指示被所述掩码标记替换的补丁； 所述将所述第一补丁嵌入表示输入所述编码器进行特征提取，得到第一潜在特征表示，包括： 将所述可见部分输入所述编码器，通过所述高频-低频注意力机制提取所述第一潜在特征表示； 所述将所述第一潜在特征表示输入所述解码器进行重构，生成重构后补丁，并基于所述重构后补丁与原始未掩码补丁之间的差异，优化所述编码器与所述解码器的参数，包括： 将所述第一潜在特征表示与所述掩码标记输入所述解码器，通过反向洗牌操作恢复所述原始补丁顺序，并基于所述可见部分的上下文信息重建所述掩码部分，得到针对所述掩码部分的重构后补丁； 通过降低所述重构后补丁与所述原始未掩码补丁的均方误差优化所述编码器与所述解码器的参数。

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