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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测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：CN119652663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510148118.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置是由何道敬;李渝;彭世好;田倬韬设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置，涉及加密流量异常检测技术领域。该方法包括：通过互联网进行流量抓取，获得多种混合流；对多种混合流进行流量数据处理，获得子流集合以及十六进制数据包集合；根据多种混合流、子流集合和十六进制数据包集合，通过多分辨率模型进行多层次语义信息捕捉，获得混合流CLS标记；根据混合流CLS标记，通过多层感知机进行加密流量异常检测，获得加密流量异常检测结果。本发明是一种基于多层次数据结构的高效且准确的加密流量异常检测方法。

本发明授权一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多分辨率模型的加密流量异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过互联网进行流量抓取，获得多种混合流；对所述多种混合流进行流量数据处理，获得子流集合以及十六进制数据包集合；根据所述多种混合流、所述子流集合和所述十六进制数据包集合，通过多分辨率模型进行多层次语义信息捕捉，获得混合流CLS标记；其中，根据所述多种混合流、所述子流集合和所述十六进制数据包集合，通过多分辨率模型进行多层次语义信息捕捉，获得混合流CLS标记，包括：基于可学习投影矩阵，根据所述十六进制数据包集合进行数据包层级语义信息捕捉，获得数据包CLS标记集合；其中，所述基于可学习投影矩阵，根据所述十六进制数据包集合进行数据包层级语义信息捕捉，获得数据包CLS标记集合，包括：基于可学习投影矩阵，对所述十六进制数据包集合进行线性映射，获得数据包嵌入向量集合；基于所述数据包嵌入向量集合，根据所述十六进制数据包集合构建数据包SEG字段集合；根据所述数据包嵌入向量集合以及所述数据包SEG字段集合进行拼接，获得第一扩展嵌入向量集合；对所述第一扩展嵌入向量集合添加初始CLS标记，获得第二扩展嵌入向量集合；根据所述第二扩展嵌入向量集合，采用交叉扫描进行数据包层级的动态时序语义捕捉，获得数据包Concatenatetoken向量集合；根据所述数据包Concatenatetoken向量集合，获得数据包CLS标记集合；根据所述数据包CLS标记集合以及所述子流集合进行流层级语义信息捕捉，获得子流CLS标记集合；其中，所述根据所述数据包CLS标记集合以及所述子流集合进行流层级语义信息捕捉，获得子流CLS标记集合，包括：将所述子流集合以及所述数据包CLS标记集合进行拼接，获得子流嵌入向量集合；基于所述子流嵌入向量集合，根据所述子流集合构建子流SEG字段集合；根据所述子流嵌入向量集合以及所述子流SEG字段集合进行拼接，获得第三扩展嵌入向量集合；对所述第三扩展嵌入向量集合添加初始CLS标记，获得第四扩展嵌入向量集合；根据所述第四扩展嵌入向量集合，采用交叉扫描进行流层级的动态时序语义捕捉，获得子流Concatenatetoken向量集合；根据所述子流Concatenatetoken向量集合，获得子流CLS标记集合；根据所述子流CLS标记集合以及所述多种混合流进行会话层级语义信息捕捉，获得混合流CLS标记；根据所述混合流CLS标记，通过多层感知机进行加密流量异常检测，获得加密流量异常检测结果。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。