清華大學徐恪獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉清華大學申請的專利一種惡意流量檢測對抗攻擊方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119071023B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411058579.7，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種惡意流量檢測對抗攻擊方法及裝置是由徐恪;劉自軒;趙乙設計研發完成，并于2024-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種惡意流量檢測對抗攻擊方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種惡意流量檢測對抗攻擊方法及裝置，方法包括：將第一特征序列作為初始化后的流量語義模型的輸入序列；隨機遮蔽輸入序列中的部分序列，并預測遮蔽的部分序列的原始值以訓練流量語義模型；利用深度強化學習模型對提取的第二特征序列進行處理得到動作數據，并基于動作數據和訓練好的流量語義模型對第二特征序列進行處理得到對抗特征序列；將對抗特征序列轉換為對抗惡意流量，并從發送端向接收端發送，根據接收端成功接收的數據包個數獲取反饋信息，以將反饋信息與預設的懲罰機制相結合，優化深度強化學習模型的網絡得到訓練好的深度強化學習模型。本發明可以在未知情況下生成既能夠逃逸檢測又能保持其原有流量性質的對抗惡意流量。
本發明授權一種惡意流量檢測對抗攻擊方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種惡意流量檢測對抗攻擊方法，其特征在于，包括： 提取第一特征序列，并將所述第一特征序列作為初始化后的流量語義模型的輸入序列； 隨機遮蔽輸入序列中的部分序列，并利用初始化后的流量語義模型預測遮蔽的部分序列的原始值以訓練流量語義模型得到訓練好的流量語義模型； 利用深度強化學習模型對提取的第二特征序列進行處理得到動作數據，并基于所述動作數據和所述訓練好的流量語義模型對所述第二特征序列進行處理得到對抗特征序列； 將所述對抗特征序列轉換為對抗惡意流量，并將對抗惡意流量從發送端發送至接收端，根據接收端成功接收的數據包個數獲取反饋信息，以將反饋信息與預設的懲罰機制相結合，優化深度強化學習模型的網絡得到訓練好的深度強化學習模型； 其中， 所述第一特征序列，包括互聯網良性流量數據的包大小特征序列和包間隔特征序列；所述第二特征序列，包括預設惡意流量數據的包大小特征序列和包間隔特征序列。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人清華大學，其通訊地址為：100084 北京市海淀區清華園；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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