基于特征自学习的加密流量识别方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201611153656.2

申请日：

2016-12-14

公开(公告)号：

CN106790019A

公开(公告)日：

2017-05-31

发明(设计)人：

任艳萍

申请人：

申请人地址：

100085 北京市海淀区上地东路1号院3号楼四层

IPC主分类号：

H04L2906

IPC分类号：

H04L1226

代理机构：

工业和信息化部电子专利中心 11010

代理人：

焉明涛

法律状态：

授权

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-10-11	授权	授权
2017-05-31	公开	公开
2017-06-23	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101729306627 IPC(主分类):H04L 29/06 专利申请号:2016111536562 申请日:20161214

共 50 条

[1]

基于多特征融合加密流量识别方法 [P].

黄洪 ;

周应行 ;

周建 ;

周小林 ;

吴泽松 ;

蒋庆萍 .

中国专利 :CN120030501A ,2025-05-23

[2]

一种基于深度学习的加密流量识别方法及电子装置 [P].

郑超 ;

石逢钊 ;

崔一鸣 ;

刘庆云 .

中国专利 :CN112019500A ,2020-12-01

[3]

基于流量特征的深度学习对称加密协议识别方法 [P].

段运强 ;

佟玲玲 ;

段东圣 ;

谢东岳 ;

邓泽骏 ;

任博雅 ;

井雅琪 ;

时磊 ;

侯炜 ;

王红兵 ;

吕东 .

中国专利 :CN114978585B ,2024-02-27

[4]

一种基于深度学习的网络加密流量识别方法及装置 [P].

王进 .

中国专利 :CN112003870A ,2020-11-27

[5]

加密流量识别方法及装置 [P].

高长喜 ;

贾艳会 .

中国专利 :CN103873320B ,2014-06-18

[6]

一种基于多特征融合的深度学习工业恶意加密流量识别方法 [P].

包贤晨 ;

卢志诚 ;

张志群 ;

王长阳 ;

邹玲 .

中国专利 :CN119669954A ,2025-03-21

[7]

基于深度学习的恶意加密流量识别方法、系统及电子设备 [P].

周文 ;

李绪国 ;

曹瑜 ;

孙成胜 ;

董贵山 ;

吴波 .

中国专利 :CN112311814A ,2021-02-02

[8]

基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统 [P].

卜佑军 ;

张稣荣 ;

陈博 ;

张桥 ;

袁征 ;

伊鹏 ;

马海龙 ;

胡宇翔 ;

王方玉 ;

孙嘉 ;

路祥雨 ;

王继 ;

张进 .

中国专利 :CN113037730A ,2021-06-25

[9]

一种基于集成学习的加密流量识别方法 [P].

翟江涛 ;

崔永富 ;

林鹏 ;

吉小鹏 ;

石怀峰 ;

张艳艳 ;

付章杰 .

中国专利 :CN111385145A ,2020-07-07

[10]

基于网络拓扑分析的加密流量识别方法及系统 [P].

蔡斌 ;

丁贇 ;

葛云生 ;

王坤 .

中国专利 :CN120934919A ,2025-11-11

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