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龍圖騰網獲悉中移動信息技術有限公司;中國移動通信集團有限公司申請的專利隱蔽通道識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質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：CN116232673B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202211704194.4，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權隱蔽通道識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質是由潘文君;馬珺浩;鄭瑞剛;韓志峰;曲大林;文雪剛;田峰設計研發完成，并于2022-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本隱蔽通道識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種隱蔽通道識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。該方法包括獲取待檢測的DNS隧道域名，通過DFA算法，提取DNS隧道域名的目標域名特征；通過卷積神經網絡算法和長短時記憶算法，分別對目標域名特征進行特征增強處理，得到與卷積神經網絡算法對應的局部增強特征和與長短時記憶算法對應的全局增強特征；根據局部增強特征和全局增強特征融合后的融合特征，確定DNS隧道域名是否為隱蔽通道的DNS隱蔽隧道域名。由此，可以有效提高識別準確率，降低誤判的可能性，進而提高隱蔽通道識別的效率。

本發明授權隱蔽通道識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種隱蔽通道識別方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測的DNS隧道域名； 通過目標特征提取算法，提取所述DNS隧道域名的目標域名特征，所述目標域名特征包括第一域名特征； 通過卷積神經網絡算法對所述目標域名特征進行局部特征提取，得到域名局部特征；以及，通過長短時記憶算法對所述目標域名特征進行全局特征提取，得到域名全局特征； 按照第一預設劃分條件，對所述域名局部特征進行塊狀均等切分，得到N個塊狀矩陣，N為正整數；通過與所述卷積神經網絡算法對應的卷積神經網絡中的目標卷積核，分別對所述N個塊狀矩陣中每個塊狀矩陣進行卷積操作，得到所述每個塊狀矩陣在所述目標卷積核中的M個卷積層中每個卷積層的第一卷積結果，M為正整數；根據M個第一卷積結果，統計所述每個塊狀矩陣與所述目標卷積核對應的第二卷積結果；根據N個第二卷積結果，計算所述N個塊狀矩陣與在所述目標卷積核對應的第三卷積結果；通過歸一化指數函數，對與所述第二卷積結果對應的第一均值和與所述第三卷積結果對應的第二均值進行處理，得到第一概率值；根據所述第一概率值，對所述每個塊狀矩陣進行概率賦值，得到所述每個塊狀矩陣的第一賦值結果；從N個第一賦值結果中篩選滿足第一預設賦值結果的第一目標賦值結果；將所述第一目標賦值結果對應的目標塊狀矩陣轉換后的特征確定為局部增強特征； 以及，按照第二預設劃分條件，對所述域名全局特征進行劃分，得到N個組，所述N個組中的每個組包括至少一個子特征；根據所述每個組中的子特征，分別計算所述每個組的特征均值；以及，根據所述每個組的特征均值，對所述N個組的特征均值求和且求平均計算，得到所述N個組的特征均值；將所述每個組中的每個子特征分別與所述每個組的特征均值進行點乘相似度計算，得到第一相似度集合；以及，遍歷所述每個組中的子特征與所述N個組的特征均值進行點乘相似度計算，得到第二相似度集合；分別對所述第一相似度集合和所述第二相似度集合進行正則歸一化處理，得到所述第一相似度集合的第一正則集合以及所述第二相似度集合的第二正則集合；通過所述第一正則集合和所述第二正則集合計算出的權重值，分別對所述N個組中的每個組的至少一個子特征進行賦值，得到所述每個子特征的第二賦值結果；將所述第二賦值結果滿足第二預設賦值結果的目標域名全局特征確定為全局增強特征； 通過Bert檢測模型，對所述局部增強特征和所述全局增強特征融合后的融合特征進行文本分類，得到所述融合特征的文本分類結果；在所述文本分類結果為第一結果的情況下，確定所述DNS隧道域名為隱蔽通道的DNS隱蔽隧道域名； 所述通過目標特征提取算法，提取所述DNS隧道域名的目標域名特征，包括：通過DFA算法，識別所述DNS隧道域名，得到所述DNS隧道域名的目標域名結構；基于域名結構和特征提取算法的預設關聯信息，獲取與所述目標域名結構對應的目標特征提取算法；通過所述目標特征提取算法，對所述DNS隧道域名中的特征進行提取，得到所述第一域名特征。

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