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龍圖騰網獲悉國網江西省電力有限公司信息通信分公司申請的專利一種基于交互時空特征的加密流量分析方法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：CN120378219B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510828318.7，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于交互時空特征的加密流量分析方法是由邱日軒;范瑞祥;鄭志彬;王衛平;林楠;曹娜;羅志遠;井思桐;蔡沛婧;肖子洋;劉立;李昌松設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于交互時空特征的加密流量分析方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于交互時空特征的加密流量分析方法，涉及網絡安全領域，面向原始加密流，構建由輸入層、GNN層、MLP層和輸出層組成的FITDect模型，通過挖掘原始加密流內部數據包的時空交互關系，構建動態流量交互圖，進行流量交互圖的動態表征，利用分層特征提取，通過FITDect模型的GNN層解析時空耦合關系，并利用FITDect模型的MLP層進行分類決策，將分類結果送入輸出層，最后輸出分析結果。本發明解決了現有深度流檢測技術對淺層統計特征存在依賴，傳統深度包檢測技術失效的問題，實現了加密流量時空特征的融合分析，顯著增強了模型對加密流量隱蔽行為的表征能力，能夠有效捕捉加密流量的隱含行為模式。

本發明授權一種基于交互時空特征的加密流量分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于交互時空特征的加密流量分析方法，其特征在于，包括： 基于原始加密流，構建由輸入層、GNN層、MLP層和輸出層組成的FITDect模型； FITDect模型的所述輸入層對原始流量數據進行預處理，并構建圖結構作為FITDect模型的所述GNN層的輸入，通過FITDect模型的輸入層對流量交互圖進行動態表征； 通過分層特征提取，利用FITDect模型的GNN層對所述流量交互圖進行時空耦合關系的解析； 利用FITDect模型的MLP層進行分類決策，并將分類后的結果發送至FITDect模型的輸出層，輸出分析結果； 所述通過FITDect模型的輸入層對流量交互圖進行動態表征，進一步表示為：從數據集中提取攻擊類型流量樣本，進行數據集采樣；對數據集中不同流的標簽進行重新表示；清除數據集中的無效流；定義交互動作，根據所定義的所述交互動作，構建流量交互圖；通過流量交互圖對交互特征進行動態表征； 所述構建流量交互圖，進一步表示為：按時間順序對流進行分組，形成數據包序列流；將序列流抽象為若干個交互動作，劃分動作切片；將同屬一個動作切片的節點內部連接；相鄰動作切片的節點外部連接； 所述通過分層特征提取，進一步表示為：從流的數據包中提取方向特征和長度特征；提取獨立通信行為的交互特征；提取交互狀態特征； 所述交互狀態特征包括切片內部狀態、切片整體狀態、相鄰切片狀態和相鄰切片對比。

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國網江西省電力有限公司信息通信分公司，其通訊地址為：330000 江西省南昌市南昌高新技術產業開發區昌東大道7077號；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”。