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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué);杭州高新區(qū)(濱江)區(qū)塊鏈與數(shù)據(jù)安全研究院申請的專利一種基于增量學(xué)習(xí)的惡意加密流量檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119316233B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411855149.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于增量學(xué)習(xí)的惡意加密流量檢測方法及系統(tǒng)是由張偉業(yè);譚浩瀚;劉振廣;陳建海;任奎設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于增量學(xué)習(xí)的惡意加密流量檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于增量學(xué)習(xí)的惡意加密流量檢測方法及系統(tǒng)，屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域。采用雙層嵌套的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)將原始流量處理為標(biāo)準(zhǔn)化特征序列，構(gòu)建樣本集；利用樣本集對惡意流量檢測模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；對預(yù)訓(xùn)練后的惡意流量檢測模型采用增量學(xué)習(xí)方式優(yōu)化模型參數(shù)，在增量學(xué)習(xí)過程中設(shè)有用于存儲歷史訓(xùn)練樣本及其模型輸出結(jié)果、樣本標(biāo)簽的經(jīng)驗緩沖區(qū)，并隨著模型參數(shù)優(yōu)化過程不斷更新；結(jié)合動態(tài)經(jīng)驗回放、穩(wěn)定性約束和雙層元更新機(jī)制，解決模型在持續(xù)學(xué)習(xí)過程中的災(zāi)難性遺忘問題；最后使用訓(xùn)練完畢的上述模型對待檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測。本發(fā)明能夠有效提升惡意加密流量的檢測準(zhǔn)確性，并通過增量學(xué)習(xí)保持模型的持續(xù)適應(yīng)能力，具有良好的實用價值。

本發(fā)明授權(quán)一種基于增量學(xué)習(xí)的惡意加密流量檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于增量學(xué)習(xí)的惡意加密流量檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）采用雙層嵌套的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)將原始流量處理為標(biāo)準(zhǔn)化特征序列，所述原始流量包括正常加密流量和惡意加密流量，構(gòu)建樣本集；所述的雙層嵌套的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)包括外層的網(wǎng)絡(luò)流對象和內(nèi)層的數(shù)據(jù)突發(fā)對象，所述的網(wǎng)絡(luò)流對象的特征包括會話標(biāo)識信息、時間序列信息、統(tǒng)計計量信息和用于存儲原始流量包含的所有數(shù)據(jù)突發(fā)對象的突發(fā)序列容器；所述的數(shù)據(jù)突發(fā)對象的特征包括方向標(biāo)識信息、時間戳信息、以及數(shù)據(jù)突發(fā)對象所包含的所有數(shù)據(jù)包數(shù)量和累積字節(jié)長度；（2）利用樣本集對惡意流量檢測模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；（3）對預(yù)訓(xùn)練后的惡意流量檢測模型采用增量學(xué)習(xí)方式優(yōu)化模型參數(shù)，在增量學(xué)習(xí)過程中設(shè)有用于存儲歷史訓(xùn)練樣本及其模型輸出結(jié)果、樣本標(biāo)簽的經(jīng)驗緩沖區(qū)，所述的經(jīng)驗緩沖區(qū)隨著模型參數(shù)優(yōu)化過程不斷更新；所述的采用增量學(xué)習(xí)方式優(yōu)化模型參數(shù)，包括：在模型分類損失的基礎(chǔ)上，采用穩(wěn)定性約束機(jī)制限制歷史訓(xùn)練樣本的模型輸出結(jié)果的波動程度并計算穩(wěn)定性約束損失，采用經(jīng)驗回放機(jī)制自適應(yīng)調(diào)整從經(jīng)驗緩沖區(qū)的采樣數(shù)量并計算經(jīng)驗回放損失；結(jié)合所述的模型分類損失、穩(wěn)定性約束損失和經(jīng)驗回放損失，采用雙層元更新機(jī)制迭代優(yōu)化批內(nèi)模型參數(shù)和批間模型參數(shù)；（4）利用參數(shù)優(yōu)化后的惡意流量檢測模型檢測加密流量是否為惡意加密流量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué);杭州高新區(qū)(濱江)區(qū)塊鏈與數(shù)據(jù)安全研究院，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。