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龙图腾网获悉广东职业技术学院申请的专利基于重积分特征的加密流量分类方法、装置、设备及介质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：CN119939302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411867547.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于重积分特征的加密流量分类方法、装置、设备及介质是由许世杰设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重积分特征的加密流量分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于重积分特征的加密流量分类方法、装置、设备及介质，属于网络通信技术领域。该方法包括：获取目标会话的加密流量数据，根据所述加密流量数据和所述加密流量数据的五元组生成原始流量路径，所述原始流量路径为所述目标会话在各个时间段的数据包长度所形成的序列；对一维的所述原始流量路径做路径变换处理，获得五维的目标流量路径；根据所述目标流量路径确定重积分特征数据，并根据所述重积分特征数据筛选确定目标特征数据；将所述目标特征数据输入流量分类模型，并根据所述流量分类模型的输出结果确定所述加密流量数据的类别。本发明旨在降低对加密流量进行分类的模型的复杂度，从而降低模型的使用成本。

本发明授权基于重积分特征的加密流量分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于重积分特征的加密流量分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标会话的加密流量数据，根据所述加密流量数据和所述加密流量数据的五元组生成原始流量路径，所述原始流量路径为所述目标会话在各个时间段的数据包长度所形成的序列； 对一维的所述原始流量路径做路径变换处理，获得五维的目标流量路径； 根据所述目标流量路径确定重积分特征数据，并根据所述重积分特征数据筛选确定目标特征数据； 将所述目标特征数据输入流量分类模型，并根据所述流量分类模型的输出结果确定所述加密流量数据的类别； 所述对一维的所述原始流量路径做路径变换处理，获得五维的目标流量路径的步骤包括： 对所述原始流量路径做路径分解变换处理，获得第一上传路径和第一下载路径； 对所述第一上传路径和所述第一下载路径分别做累加和变换处理，获得第一累加和上传路径和第一累加和下载路径； 对所述第一上传路径、所述第一下载路径、所述第一累加和上传路径和所述第一累加和下载路径分别做基点变换处理，获得对应的第二上传路径、第二下载路径、第二累加和上传路径和第二累加和下载路径； 根据所述原始流量路径的序列长度确定时间坐标路径； 根据所述第二上传路径、所述第二下载路径、所述第二累加和上传路径、所述第二累加和下载路径和所述时间坐标路径形成五维的所述目标流量路径。

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