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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于多特征融合的网络流量分类方法、装置和设备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：CN120498726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510551696.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多特征融合的网络流量分类方法、装置和设备是由刘承启;张钰;付爱英;黄文海设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合的网络流量分类方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多特征融合的网络流量分类方法、装置和设备，属于人工智能领域。方法包括：对流量数据进行预处理，获得流量灰度图；从流量灰度图中筛选出少数类流量样本集合；通过WGAN模型模拟少数类流量样本集合，构建生成样本；将生成样本补充至流量灰度图中，形成平衡样本集；将平衡样本集输入至ViT混合模型中提取特征，获得序列特征；基于交叉注意力机制融合序列特征，获得目标流量图；利用感知层多层感知机模块对目标流量图进行分类，得到分类结果。本申请能够有效结合网络流量数据的全局特征和局部特征进行分类，同时轻量化模型架构，提高模型的准确率，并且能够有效应对部分流量类型样本数量较小的情况。

本发明授权基于多特征融合的网络流量分类方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的网络流量分类方法，其特征在于，包括： 对流量数据进行预处理，获得流量灰度图； 从所述流量灰度图中筛选出少数类流量样本集合； 通过WGAN模型模拟所述少数类流量样本集合，构建生成样本；其中，所述WGAN模型包括目标生成器和目标判别器；具体包括：构建包括初始生成器和初始判别器的初始WGAN模型；利用所述初始生成器模拟所述少数类流量样本集的灰度结构，构建初始生成样本；通过所述初始判别器区分所述少数类流量和所述初始生成样本，获得判别结果；基于所述判别结果，迭代训练所述初始WGAN模型，获得包含目标生成器和目标判别器的WGAN模型；利用所述WGAN模型中的所述目标生成器构建生成样本； 将所述生成样本补充至所述流量灰度图中，形成平衡样本集； 将所述平衡样本集输入至ViT混合模型中提取特征，获得序列特征；其中，所述序列特征的头部设置有包含位置信息的分类标签； 基于交叉注意力机制融合所述序列特征，获得目标流量图； 利用感知层多层感知机模块对目标流量图进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括应用类型分类和服务类型分类。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999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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