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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利二進制協議狀態提取方法、系統、存儲介質和電子設備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：CN115643319B 。

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：202211056648.1，技術領域涉及：H04L69/22；該發明授權二進制協議狀態提取方法、系統、存儲介質和電子設備是由陶玥欣;孔晴設計研發完成，并于2022-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本二進制協議狀態提取方法、系統、存儲介質和電子設備在說明書摘要公布了：本發明涉及協議逆向工程技術領域，尤其涉及一種二進制協議狀態提取方法、系統、存儲介質和電子設備，方法包括：將每個待提取的二進制協議數據，進行預處理，得到多個具有相同的規范數據格式的二進制協議數據；利用訓練好的自編碼器模型，得到每個二進制協議數據的特征信息；利用UMAP降維算法，得到每個特征信息對應的二維特征信息；在無先驗知識的情況下，利用改進的DBSCAN聚類算法對所有二維特征信息進行聚類，能夠準確將有狀態協議的同狀態數據劃分為一簇，然后根據多簇能夠構建狀態機，結合對有狀態協議的語法分析和語義分析，能夠得到每條待提取的二進制協議數據的具體內容，還能夠將推出有狀態協議的具體格式。

本發明授權二進制協議狀態提取方法、系統、存儲介質和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種二進制協議狀態提取方法，其特征在于，包括： 將每個待提取的二進制協議數據，進行預處理，得到多個具有相同的規范數據格式的二進制協議數據，其中，所有待提取的二進制協議數據基于相同的有狀態協議； 利用訓練好的自編碼器模型，得到每個二進制協議數據的特征信息； 利用UMAP降維算法對每個特征信息進行降維處理，得到每個特征信息對應的二維特征信息； 利用改進的DBSCAN聚類算法對所有二維特征信息進行聚類，將所述有狀態協議的同狀態數據劃分為一簇，得到多簇； 其中，利用改進的DBSCAN聚類算法對所有二維特征信息進行聚類，將有狀態協議的同狀態數據劃分為一簇，得到多簇，包括： S150、選定參數ε代表掃描半徑，參數minPts代表最小包含點數，選定參數dim＝2，代表輸出數據為二維； S151、初始化簇集合簇數count＝0，已掃描點集合 定義簇集合中的對象c，包含參數name,dim,points＝{p1,p2,p3,…,pn′}，name代表該簇的名稱、dim代表該簇的維度，points代表該簇所包含的點，n′表示代表該簇的點的數量； S152、輸入特征序列集合F′＝{f1’,f2’,f3’,…,fn’}，任選一未訪問點f，f表示f1’,f2’,f3’,…,fn’中的任意一個，且滿足找出鄰域Nεf，包含所有與未訪問點f歐氏距離df,p小于等于ε的點： Nεf＝{f∈F′|df,p≤ε} S153、初始化一個簇對象 S154、獲取未訪問點f鄰域Nεf中鄰點的個數|Nεf|，具體如下兩種情況： 1第一種情況：若|Nεf|minPts，則將未訪問點f加入S153中初始化的簇對象cnoise中，cname＝′Noise′,dim＝2,points＝{p1,p2,p3,…,pn′}，同時，將未訪問點f標記為已訪問點； 2第二種情況：若|Nεf|≥minPts，初始化一個簇對象ccount并更新簇數count： ccountname＝count,dim＝2,points＝{p1,p2,p3,…,pn′} S155、滿足S154中的第二種情況時，掃描Nεf＝{p1,p2,p3,…,pn′}中所有點p，獲取點p鄰域Nεp及其中鄰點的個數|Nεp|，任選一未訪問核心點p，滿足且|Nεp|≥minPts，初始化核心間距dcore＝1； 計算核心點間距dcore_new＝pf,p，給定核心點間距的變化率閾值Tr＝5,計算核心點間距變化率r， 若rTr，不對該點p進行任何處理； 若r≤Tr，將點p加入掃描點集合visited＝{p1,p2,p3,…,pn′}，同時，將其所有鄰點n∈Nεp加入S154中的第二種情況中的初始化的簇對象ccount； S156、掃描已有簇對象ccount的點集points，若點p既不在當前簇，也不在其他簇，將點p加入S154中的第二種情況中的初始化的簇對象ccount； S157、重復步驟S154至S156，直到輸入序列集合F′中所有點都被掃描，即已掃描點集合visited包含所有輸入數據，visited＝F′＝{f1’,f2’,f3’,…,fn’}，以通過visited確定{f1’,f2’,f3’,…,fn’}均被掃描過，結束聚類，此時，將所述有狀態協議的同狀態數據劃分為一簇，得到多簇。

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