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龙图腾网恭喜北京峰腾科技有限公司申请的专利一种基于行为序列比对的加密流量行为识别方法及装置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：CN118041626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410174967.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于行为序列比对的加密流量行为识别方法及装置是由杨锋;鲍雁;王鹏飞;王梦祎设计研发完成，并于2024-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行为序列比对的加密流量行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于行为序列比对的加密流量行为识别方法及装置，融合深度学习、状态转移图和条件概率算法，进行细粒度的流量行为检测，基于深度学习预测流量状态，根据状态转移图各节点的转移关系和转移频率检测用户行为，分析过程不需要过多协议先验知识，实现具有限制的网络环境下根据流量进行行为识别。针对特定客户端‑服务器通信过程的分析，提取通信过程中关键线索与状态转移图，构建深度学习模型对通信流量进行预训练，利用测试环境统计各行为的模型判定平均精度，利用状态转移图的逻辑关联性进行建模，在推理过程中对各状态构建行为序列模型，挖掘各行为序列与状态转移图的包含关系，实现对加密流量识别的精确识别，且计算复杂度低。

本发明授权一种基于行为序列比对的加密流量行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于行为序列比对的加密流量行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集待检测流量，获取待检测流量中每个数据包的特征信息，生成流量集合；S2：对流量集合中的每个数据包内容进行预处理，提取每个数据包的协议字段信息；根据会话行为时间间隔切分流量集合，根据切分成的每一段流量的协议字段信息，计算每一段流量的统计特征；S3：将每一段流量的统计特征作为输入，将每一段流量的真实通信状态作为标签，训练深度学习模型；利用深度学习模型计算每一段流量的状态，生成状态序列；保留每一段流量的首个数据包的到达时间戳，生成时间戳序列；将各会话行为对应的状态序列组合成状态集合；对于深度学习预测的状态概率高于阈值的状态，直接输出会话行为识别结果；对于深度学习预测的状态概率低于阈值的状态，执行步骤S4～步骤S6；S4：根据状态集合、状态序列和时间戳序列，计算状态转移矩阵和转移频率矩阵，根据状态转移矩阵和转移频率矩阵，生成状态转移图，状态集合包含状态转移图的所有节点，转移频率矩阵包含状态转移图的所有边；根据状态转移图中各个节点的状态转移关系和转移频率，对状态序列进行纠错；S5：根据状态集合中每个状态的状态转移关系和转移频率，将状态集合划分为多个子周期，并确定各子周期内的状态顺序，生成新的状态集合；针对新的状态集合中的每个子周期，构建有限自动机；将存在状态交集的两个子周期融合，若误报率降低则将该两个子周期替换为融合后的集合，若误报率提高则取消融合；S6：基于新的状态集合，结合状态转移图中边的关系，构建新的状态转移图；基于序列图匹配算法将新的状态转移图与有限自动机所构建的图序列进行比对，实现会话行为的识别。

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