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龍圖騰網獲悉江蘇電力信息技術有限公司申請的專利一種基于多特征提取和語義簡化的協(xié)議逆向解析方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120223778B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510669286.0，技術領域涉及：H04L69/22；該發(fā)明授權一種基于多特征提取和語義簡化的協(xié)議逆向解析方法是由吳小虎;張明遠;劉小磊;張小堅;靜柯設計研發(fā)完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多特征提取和語義簡化的協(xié)議逆向解析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多特征提取和語義簡化的協(xié)議逆向解析方法，該方法對協(xié)議報文中的特征進行分類提取，分別劃分為固定特征、變化特征和關聯特征。在提取這三類特征的基礎上，進一步引入了針對性的語義簡化策略。對于固定特征，通過合并同類語義字段，減少重復信息，優(yōu)化了特征表達的簡潔性。對于變化特征，采用了特征模式化處理策略，統(tǒng)一歸納遞增遞減特征的變化規(guī)律，并將定長可選特征的固定部分與變化部分分離處理，以確保變化信息的完整性，同時減少了維度和冗余。對于關聯特征，運用字段間的邏輯關系分析，挖掘出隱藏的字段關聯，提升了特征庫的表現力和準確性。通過這一系列語義簡化的處理，顯著提高了特征提取的效率。

本發(fā)明授權一種基于多特征提取和語義簡化的協(xié)議逆向解析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多特征提取和語義簡化的協(xié)議逆向解析方法，其特征在于，包括： 步驟1）利用網絡分析工具讀取已知協(xié)議的PCAP數據包，提取原始報文數據，并對所述原始報文數據進行字段劃分，識別提取字段信息，將字段與其對應的值、位置、長度和語義信息進行保存，形成協(xié)議數據； 步驟2）從協(xié)議數據中提取固定特征、變化特征和關聯特征，并分別對應存儲到用于存儲字段的固定特征的固定特征庫、用于存儲字段的變化特征的變化特征庫和用于存儲字段間的依賴特征的關聯特征庫；所述固定特征庫中的固定特征為協(xié)議報文中位置固定、值不隨時間或數據包變化的字段屬性，包括版本號、站點標識；所述變化特征庫中的變化特征為協(xié)議報文中值隨數據包或時間變化，且具有特定規(guī)律的字段屬性，包括序列號、時間戳、IP地址和MAC地址；所述關聯特征庫中的依賴特征為協(xié)議報文中字段間存在邏輯或統(tǒng)計依賴關系的字段屬性，包括校驗和、數據長度； 步驟3）對所述固定特征、變化特征和關聯特征進行語義簡化，去除冗余信息，提煉出具有區(qū)分度的語義特征；步驟3）的具體方法包括： 3-1）對于固定特征，直接將相同語義的多個字段合并，形成一個新的特征向量； 3-2）對于變化特征，語義簡化分為兩部分，分別針對遞增遞減特征和定長可選特征進行簡化處理；首先，對于遞增遞減特征，進行進一步識別并確認這些特征的變化模式；在識別出這些特征后，將具有相同變化模式的特征進行合并，對于表現為遞增或遞減序列的特征，將其簡化為一個統(tǒng)一的范圍或模式表示，以減少冗余信息；合并完成后，生成簡化后的特征向量，并將其存入變化特征庫中，以替代原始特征向量； 3-3）對于定長可選特征，通過分離固定部分和變化部分來實現簡化；將定長可選特征分為固定字段和可變字段，分別對應固定前綴部分和變化后綴部分；將固定前綴部分提取并存入固定特征庫中，以保留特征的基本屬性；對于變化后綴部分，進一步進行合并簡化，將具有相同變化模式或邏輯的后綴部分合并為一個統(tǒng)一的后綴模式表示，并存入變化特征庫中；最后，將處理后的固定前綴部分和簡化后的變化后綴部分組合生成最終的簡化特征向量，并替代原始特征向量存入特征庫中； 3-4）對于關聯特征，輸入通過相關性分析提取出的字段對集合L 2，其中包含了協(xié)議數據包中所有已識別的兩兩相關字段對；對于這些字段對，使用它們作為基礎，構建三項集及更高階的多項集； 3-5）利用字段對L 2中的各對字段f 1 ,f 2 ，構造3-項集并計算這些組合的支持度sup{f 1,f 2,f 3}，其中，中的一對字段，且來自字段集合F中的其他字段；支持度計算方式如下：； 其中，表示包含字段組合{f 1,f 2,f 3}的數據包數量，D表示數據包的總數；如果某個3-項集的支持度大于或等于閾值，則保留該項集，并將其加入頻繁3-項集中；使用頻繁3-項集構造4-項集，繼續(xù)計算支持度并篩選出頻繁4-項集；依此類推，直到不再產生新的頻繁項集為止； 步驟4）基于語義簡化后的語義特征，構建協(xié)議特征模板；所述協(xié)議特征模板包括對應固定特征的基礎結構、對應變化特征的變化范圍或規(guī)則及對應關聯特征的推導邏輯； 步驟5）基于新報文數據與所述協(xié)議特征模板的相似度匹配結果進行新報文數據的識別與解析以及所述協(xié)議特征模板的動態(tài)更新。

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