南京理工大学俞研获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于CNN图像分类的时间型网络隐蔽信道检测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：CN115841597B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211628712.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于CNN图像分类的时间型网络隐蔽信道检测方法是由俞研;吴雅晖;苏铓;付安民;余丰旭设计研发完成，并于2022-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于CNN图像分类的时间型网络隐蔽信道检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN图像分类的时间型网络隐蔽信道检测方法，该方法为：首先将观察到的网络信道产生的流量所蕴含的信息转换为彩色图像的像素值；然后利用卷积神经网络对得到的图像进行分类处理，得到分类检测模型；最后对待检测信道提取的数据进行分类，得到分类结果。本发明提高了时间型网络隐蔽信道检测算法的检测效率，增强了时间型网络隐蔽信道检测算法的实用性，能够对多种类型的时间型网络隐蔽信道进行有效检测。
本发明授权一种基于CNN图像分类的时间型网络隐蔽信道检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN图像分类的时间型网络隐蔽信道检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将观察到的网络信道产生的流量所蕴含的信息转换为彩色图像的像素值； 步骤2、利用卷积神经网络对得到的图像进行分类处理，得到分类检测模型； 步骤3、对待检测信道提取的数据进行分类，得到分类结果； 步骤1所述的将观察到的网络信道产生的流量所蕴含的信息转换为彩色图像的像素值，具体如下： 针对正常的训练样本，捕获每个数据包的到达间隔时间t，将到达间隔时间t依次放入到一个16×16的矩阵，将每个矩阵中的到达间隔时间转化为表示像素值的0到255的范围，根据这个矩阵创建图像；针对异常的训练样本，按照与正常的训练样本相同的方法进行数据处理； 所述的捕获每个数据包的到达间隔时间t，将到达间隔时间t依次放入到一个16×16的矩阵，将每个矩阵中的到达间隔时间转化为表示像素值的0到255的范围，具体如下： 连续捕获N个数据包到达间隔时间t后，对于N≥256个值的取256个值从左到右的方式逐行放入到一个16×16的矩阵中，对于N256个值的将N个值依次放入到一个16×16的矩阵中，其余的填充为0。
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