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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知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：CN119202804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411700138.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法是由王圣贤;翟江涛;惠梓航;刘光杰设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法，包括：利用抓包工具从Tor网络中捕获数据流，利用五元组信息进行初步分流；对Tor网络流量进行指纹识别，提取窗口内数据流的频域熵和直流分量两种特征并进行表征；使用动态窗口调整器比较相邻窗口的熵值，动态调整窗口的大小；将特征矩阵输入到分类器中对网络流量数据的频域特征进行学习；根据损失值灵活调整训练批次的大小。本发明通过自适应处理策略，有效应对Tor网络环境下的复杂流量特征，能够及时做出分类决策，显著提高处理准确率和响应能力。本发明在Tor网络流量感知和管理中，特别是在流量分析、隐私保护、网络安全监控及异常检测方面，展现了广泛的应用潜力。

本发明授权一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从Tor网络中捕获数据流，将原始数据输入分流器，对捕获的数据进行初步分流；步骤2，将已初步分流的数据输入冲激响应特征提取器，设置初始窗口大小，对窗口内的数据进行预处理，所述预处理包括数据标准化、快速傅里叶变换FFT运算、利用动态窗口调整器提取频域特征和构建卷积神经网络的输入特征向量；步骤3，将步骤2构建的特征向量的维度与卷积神经网络的输入维度相匹配，如果特征向量的维度小于卷积神经网络的输入维度，通过零填充方式补充维度，如果特征向量的维度大于卷积神经网络的输入维度，则截断多余的特征维度，如果特征向量的维度等于卷积神经网络的输入维度，则直接进行输入；步骤4，将构建的特征向量与对应的索引向量输入到基于卷积神经网络的分类器，对卷积神经网络进行训练；步骤5，使用反向传播算法结合混合精度在训练过程中不断优化更新权重，并使用判决器自动终止训练。

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京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。