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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;浙江大学申请的专利一种恶意加密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：CN119996075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510445330.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种恶意加密流量检测方法及系统是由周鹏;张伟业;郭亚琼;刘振广;戚伟强;王以良;沈思琪;徐子超;孙嘉赛;马立勋;陈婧楠;黄佳凌;孙望舒;王臻;杨帆;赵依;陈超设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意加密流量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意加密流量检测方法及系统，方法包括利用会话重组算法对实时网络流量数据集进行关联，得到网络状态表；对由网络状态表进行特征提取的结果进行处理，分别得到时序特征向量、协议特征向量和主机行为特征向量；对多种特征向量进行融合，得到多模态特征向量；对多模态特征向量进行映射处理，得到语义特征向量，其中，映射处理过程被配置为至少由与修正线性激活函数结合的归一化处理中间层和残差网络层构建的语义空间映射网络模型对多模态特征向量进行处理；基于语义特征向量和典型恶意加密流量之间的分析结果，得到恶意加密流量的检测结果。本发明实施例提供的方法，通过提高泛化能力，从而提高检测方法的精度。

本发明授权一种恶意加密流量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种恶意加密流量检测方法，其特征在于，包括： 利用会话重组算法对实时网络流量数据集进行关联，得到网络状态表； 对由所述网络状态表进行特征提取的结果进行处理，分别得到时序特征向量、协议特征向量和主机行为特征向量； 对所述时序特征向量、所述协议特征向量和所述主机行为特征向量进行融合处理，得到多模态特征向量，包括：将对所述时序特征向量、所述协议特征向量和所述主机行为特征向量依次输入至多层感知机网络中，分别得到所述时序特征向量、所述协议特征向量和所述主机行为特征向量相对应的注意力权重； 基于所述时序特征向量、所述协议特征向量和所述主机行为特征向量与其相对应的注意力权重进行加权求和得到所述多模态特征向量； 通过构建好的语义空间映射网络模型对所述多模态特征向量进行映射处理，得到语义特征向量，其中，所述映射处理过程被配置为至少由与修正线性激活函数结合的归一化处理中间层和残差网络层构建的语义空间映射网络模型对多模态特征向量进行处理； 基于所述语义特征向量和确定的典型恶意加密流量之间的分析结果，确定得到所述实时网络流量数据集中对应的恶意加密流量的检测结果，包括： 基于原型学习方法对所述典型恶意加密流量进行提取，得到若干个原型向量； 基于所述语义特征向量和所述原型向量之间的相似度，确定得到所述实时网络流量数据集中对应的恶意加密流量的检测结果。

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