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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利基于边缘计算网关的多协议自主识别方法及装置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：CN119743545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510246964.2，技术领域涉及：H04L69/22；该发明授权基于边缘计算网关的多协议自主识别方法及装置是由李光伟;张石锐;郭鹏;周健;张韩袁;孙蕊卿;赵海行;李腾;王德群设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算网关的多协议自主识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于边缘计算网关的多协议自主识别方法及装置，涉及物联网技术领域，所述方法通过采集不同协议的通讯数据流，并提取不同协议的通讯数据流的静态特征和动态特征，通过特征融合获得协议特征，然后基于协议特征，通过多种训练好的神经网络模型对协议类型进行识别，然后通过训练好的深度学习解析器，对协议内部各个字段进行解析，获得字段类型识别结果。本发明提供的基于边缘计算网关的多协议自主识别方法实现了边缘计算网关对协议类型和字段类型的高效精准识别，提高了系统的灵活性、扩展性和兼容性。

本发明授权基于边缘计算网关的多协议自主识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算网关的多协议自主识别方法，其特征在于，包括： 采集不同协议的通讯数据流； 基于所述不同协议的通讯数据流，获得字节流的整体特征和字节值的分布特征，并且，基于所述不同协议的通讯数据流，获得所述不同协议的通讯数据流的动态特征； 基于所述字节流的整体特征和字节值的分布特征，获得所述不同协议的通讯数据流的静态特征； 基于所述静态特征和所述动态特征，通过特征融合，获得所述不同协议的协议特征； 基于所述不同协议的协议特征，通过多种训练好的神经网络模型，获得每一协议的协议类型识别结果；所述神经网络模型是基于多种历史协议的通讯数据流训练得到的； 基于每一类型协议的通讯数据流，通过训练好的深度学习解析器，获得每一类型协议内部各个字段的字段类型识别结果；所述深度学习解析器是基于多种历史协议的通讯数据流训练得到的； 所述深度学习解析器包括长短期记忆网络模型、Transformer模型、卷积神经网络模型以及多层感知机；所述长短期记忆网络模型用于提取协议字段之间的时序特征；所述Transformer模型用于提取协议字段之间的全局特征；所述卷积神经网络模型用于提取协议字段之间的局部特征；所述多层感知机用于输出协议内部各个字段的字段类型； 所述基于所述不同协议的协议特征，通过多种训练好的神经网络模型，获得每一协议的协议类型识别结果，包括： 将不同协议的协议特征分别输入多种训练好的神经网络模型，获得每一训练好的神经网络模型输出的协议类型分类结果； 计算所有训练好的神经网络模型输出的协议类型分类结果的加权平均值，获得每一协议的协议类型识别结果； 所述基于每一类型协议的通讯数据流，通过训练好的深度学习解析器，获得每一类型协议内部各个字段的字段类型识别结果，包括： 将每一类型协议的通讯数据流，分别输入长短期记忆网络模型、Transformer模型以及卷积神经网络模型，获得所述长短期记忆网络模型输出的协议字段之间的时序特征、所述Transformer模型输出的协议字段之间的全局特征以及卷积神经网络模型输出的协议字段之间的局部特征； 通过Stacking方法对所述时序特征、所述全局特征以及所述局部特征进行集成，获得每一类型协议内部各个字段的字段特征； 将所述每一类型协议内部各个字段的字段特征输入多层感知机，获得所述多层感知机输出的每一类型协议内部各个字段的字段类型识别结果。

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