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龙图腾网恭喜中信数智(武汉)科技有限公司申请的专利基于LeNet5-RF算法的分组密码体制识别方法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：CN114169499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111431871.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于LeNet5-RF算法的分组密码体制识别方法是由彭波;胡继强;程才;刘慰;吴杨;彭波;赵江娟;官琳琳;郑州;张婷设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LeNet5-RF算法的分组密码体制识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LeNet5‑RF算法的分组密码体制识别方法，构建密文数据集、LeNet5神经网络、以及随机森林模型；根据密文文件获得密文映射矩阵；对密文映射矩阵进行卷积和池化获得密文特征；正则化密文映射矩阵；将密文映射矩阵输入到LeNet5神经网络进行训练并输出密文特征向量和对应的权重到随机森林模型，对随机森林模型进行训练；将用户提交的密文文件依次经过训练好的LeNet5神经网络和随机森林模型处理，获得对应的分类结果。本发明相较于传统的分组密文识别模型，本发明创新性地将LeNet5神经网络和随机森林模型结合。使用卷积神经网络在细粒度层次提取密文特征。较传统的随机性检测和密文熵特征分类准确率得到提升。

本发明授权基于LeNet5-RF算法的分组密码体制识别方法在权利要求书中公布了：1.基于LeNet5-RF算法的分组密码体制识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构建密文数据集、LeNet5神经网络、以及随机森林模型，密文数据集由密文文件构成；步骤S2、将密文文件转化为密文串，对密文串进行量化和映射，形成密文映射矩阵；步骤S3、将预处理得到的密文映射矩阵进行卷积和池化获得密文特征；步骤S4、对密文映射矩阵进行正则化处理；步骤S5、将正则化处理后的密文映射矩阵输入到LeNet5神经网络，对LeNet5神经网络进行训练并输出密文特征向量和对应的权重；步骤S6、将密文特征向量和对应的权重输入到随机森林模型，对随机森林模型进行训练；步骤S7、将用户提交的密文文件依次经过训练好的LeNet5神经网络和随机森林模型处理，获得对应的分类结果，所述的步骤S2包括以下步骤：步骤S201、对密文文件进行线性变化，再对线性变换后的密文文件进行分块得到密文块；步骤S202、采用累加求和对划分的密文块进行量化，得到转化后的密文数据；步骤S203、将密文数据按顺序分割得到大小为密文映射矩阵，所述的步骤S3包括以下步骤：步骤S301、将预处理得到的密文映射矩阵进行卷积；步骤S302、通过池化下采样，得到下采样密文矩阵；步骤S303、将下采样密文矩阵展平，得到密文特征，所述的步骤S5包括以下步骤：步骤S501、输入密文映射矩阵，经过滤波器第一次卷积并输出；步骤S502、将步骤S501的输出送入第一池化层进行下采样后，再经过滤波器第二次卷积得到输出；步骤S503、将步骤S502的输出送入与第一池化层相同的第二池化层，展开得到高维密文特征向量；步骤S504、将步骤S503的输出进行多次全连接操作，最终得到密文特征向量，并使用softmax分类得到密文特征向量对应的权重。

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