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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利加密流量恶意行为识别方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121770901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610249188.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权加密流量恶意行为识别方法及其系统是由冒海波;袁海雷;张庆虎;印川设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本加密流量恶意行为识别方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了加密流量恶意行为识别方法及其系统，属于网络安全技术领域，该方法包括：元数据提取模块从加密流量中提取TLS握手特征、证书链数据和流量统计序列；特征编码模块采用位置编码和多头注意力机制将变长序列转换为固定维度向量；深度分类模块通过多层自注意力编码层输出行为分类概率；证书信誉评估模块基于多维度计算证书信誉得分；协同决策模块融合各模块输出，生成会话风险评分和识别结果，本发明在不解密流量的前提下实现恶意行为识别。

本发明授权加密流量恶意行为识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.加密流量恶意行为识别方法，其特征在于，包括： 元数据提取模块获取加密网络流量数据，在不解密流量内容的前提下，从TLS握手阶段提取握手报文特征数据，从证书交换阶段提取证书链数据，从会话传输阶段提取流量统计序列，其中所述握手报文特征数据包括ClientHello扩展字段序列、密码套件列表和支持版本号集合，所述证书链数据包括证书有效期信息、颁发机构标识和主题备用名称列表，所述流量统计序列包括数据包大小序列、包间隔时序和上下行字节统计； 特征编码模块接收所述握手报文特征数据、所述证书链数据和所述流量统计序列，采用位置编码对变长序列中每个元素赋予位置信息，通过多头注意力机制计算序列元素间的关联权重，基于所述关联权重对序列元素进行加权聚合，生成TLS握手特征向量、证书属性特征向量和流量统计特征向量； 深度分类模块接收所述TLS握手特征向量、所述证书属性特征向量和所述流量统计特征向量，通过特征拼接构建融合输入向量，将所述融合输入向量输入包含多层自注意力编码层的分类网络，输出针对预设恶意行为类别的行为分类概率向量； 证书信誉评估模块接收所述证书链数据，根据证书有效期长度、颁发机构可信度和主题备用名称数量三个维度计算证书异常度量值，基于所述证书异常度量值生成证书信誉得分，并对满足预设风险条件的证书生成风险标记信息； 协同决策模块接收所述行为分类概率向量、所述证书信誉得分和所述风险标记信息，基于所述行为分类概率向量中的最大概率值与预设置信度阈值的比较结果确定行为类型判定，将所述证书信誉得分与所述行为类型判定进行加权融合计算会话风险评分，输出所述会话风险评分、异常行为类型判定结果和可疑证书指纹清单。

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