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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利一种面向云际计算环境的加密恶意流量检测方法及系统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：CN119382984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411528639.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种面向云际计算环境的加密恶意流量检测方法及系统是由余荣威;周子健设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向云际计算环境的加密恶意流量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向云际计算环境的加密恶意流量检测方法及系统，其中的方法主要包括以下步骤：对加密流量进行预处理；利用深度学习模型提取预处理过后的加密流量的空间特征和时间特征，在特征提取完成后采用基于交叉注意力机制的特征融合技术对两种特征进行特征融合；挖掘云际环境中的云际服务实体知识，用于辅助模型在云际环境下进行加密恶意流量检测；模型融合加密流量的时空特征和云际服务实体知识，在云际环境下对加密恶意流量进行检测。本发明基于深度学习模型，同时利用了多模态技术和云际环境的外部知识，可以有效解决云际环境下的加密恶意流量检测难题，维护云际环境的网络安全。

本发明授权一种面向云际计算环境的加密恶意流量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向云际计算环境的加密恶意流量检测方法，其特征在于，包括：对原始的加密流量数据进行预处理得到加密流量图；利用基于BoTNet模型构建的加密流量识别网络通过自注意力机制整合全局特征提取加密流量图像的空间特征；利用BiLSTM模型提取加密流量图像中包含前后向时序信息的时间特征；利用基于交叉注意机制的特征融合技术将提取的空间特征和时间特征进行融合；挖掘云际环境中的云际服务实体知识；根据融合后的特征和挖掘的云际服务实体知识对云际环境中存在的加密恶意流量进行检测；挖掘云际环境中的云际服务实体知识，包括：挖掘参与云际服务的各个实体之间的关联程度，生成与每个实体对应的检测权重；其中，挖掘参与云际服务的各个实体之间的关联程度，生成与每个实体对应的检测权重，具体包括：确定关联程度的影响因素；针对确定出的影响因素分配不同的权重，用以反映各影响因素对主机关联程度的重要性，对于云际环境下的两个云际服务实体A和B，关联程度计算公式为： 其中RA,B表示A和B的关联程度，SA,B表示A和B的资源共享频率，CA,B表示A和B的协同任务次数，TA,B表示A和B的网络拓扑距离，α1、α2和α3表示不同影响因素对应的权重；对关联程度进行归一化处理： 其中maxR为所有关联程度中的最大值，minR为所有关联程度中的最小值；建立关联程度矩阵，用以表示整个云际环境中的实体关联性，关联度矩阵为： 其中n表示实体的个数，RAi,Aj表示为实体i与实体j之间的关联度，若i＝j，则RAi,Aj＝1；根据关联程度矩阵生成每个实体对应的检测权重，第i个实体的检测权重为：Wi＝RAi,A1+RAi,A2+…+RAi,An将检测权重进行归一化处理： 其中maxW为所有检测权重中的最大值，minW为所有检测权重中的最小值，Wi为第i个实体的检测权重，W′i为第i个实体的归一化检测权重。

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