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龙图腾网恭喜同智伟业软件股份有限公司申请的专利基于深度学习的加密恶意流量检测及攻击识别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：CN115589314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211189345.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的加密恶意流量检测及攻击识别方法是由王永起;吴兆龙;张文帅;孙建山设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的加密恶意流量检测及攻击识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的加密恶意流量检测及攻击识别方法，它包括如下步骤：S1：物联网威胁感知终端实时采集工业物联网中物联网设备所产生的网络流量；S2：将物联网威胁感知终端所采集到的网络流量，发送到物联网威胁感知分析中心中，通过恶意加密流量检测模型和恶意加密流量攻击识别模型对网络流量进行识别并将识别结果发送到物联网安全管理平台；S3：物联网安全管理平台，通过识别结果和网络流量信息形成网络攻击面，可视化展示攻击源对网络造成的影响。本发明检测效率高，准确率高。

本发明授权基于深度学习的加密恶意流量检测及攻击识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的加密恶意流量检测及攻击识别方法，其特征在于，它包括如下步骤：S1：物联网威胁感知终端实时采集工业物联网中物联网设备所产生的网络流量；S2：将物联网威胁感知终端所采集到的网络流量，发送到物联网威胁感知分析中心中，通过恶意加密流量检测模型和恶意加密流量攻击识别模型对网络流量进行识别并将识别结果发送到物联网安全管理平台；其中，通过恶意加密流量检测模型先对加密正常数据集进行单分类器训练，然后再将加密恶意数据集放入单类分类器中识别，识别出非正常加密流量，重新判断为加密恶意数据，再将识别后的加密恶意数据集和加密正常数据集组成新的数据集，进行二分类训练；所述恶意加密流量攻击识别模型选取正常流量数据集和恶意流量数据集，将数据集中未被加密的网络流量过滤掉，对加密网络流量的数据包的时间序列特征进行提取，并建立恶意加密流量攻击指纹库；将数据集分为测试数据集和训练数据集，将训练数据集输入到GRU-DNN神经网络模型中，然后通过模型训练结果与已知识别结果进行匹配优化，调整模型参数；S3：物联网安全管理平台，通过识别结果和网络流量信息形成网络攻击面，可视化展示攻击源对网络造成的影响。

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