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龙图腾网获悉博识峰云(湖南)信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习和对抗性策略的流量整形方法及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：CN119383017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411948506.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于深度学习和对抗性策略的流量整形方法及系统是由任峰;王汉武;张历卓设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和对抗性策略的流量整形方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和对抗性策略的流量整形方法及系统，整形方法包括：通过流量监测器实时监控网络流量，捕获流量数据的信息，并进行数据预处理，通过预处理后的流量数据进行流量特征提取，训练DNN分类器；将训练后的DNN分类器与流量数据共同输入到补丁生成模块，根据加入多目标优化算法的双重模拟退火算法初步生成对抗性补丁，并通过自适应调整策略和带宽开销调整策略来优化所述对抗性补丁；补丁注入：将优化后的对抗性补丁，通过注入控制器注入到原始流量数据中，对原始流量数据进行整形。本发明解决了物联网设备在面对设备识别和流量分析攻击时的对抗能力与隐私安全保护能力有待加强的问题。

本发明授权一种基于深度学习和对抗性策略的流量整形方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和对抗性策略的流量整形方法，其特征在于，包括：S1、通过流量监测器实时监控网络流量，捕获流量数据的信息，并进行数据预处理，通过预处理后的流量数据进行流量特征提取，训练DNN分类器；S2、将训练后的DNN分类器与流量数据共同输入到补丁生成模块，根据加入多目标优化算法的双重模拟退火算法初步生成对抗性补丁，并通过自适应调整策略和带宽开销调整策略来优化所述对抗性补丁；S3、补丁注入：将优化后的对抗性补丁，通过注入控制器注入到原始流量数据中，对原始流量数据进行整形；所述S2包括：S201、随机起始点和受α,N,Mβ约束；初始能量E，Etransfer，Eb；令当前迭代次数t=1，访问步骤i=1；将对抗性补丁的生成转换为求解优化问题，令： 其中，为当前的对抗性补丁向量，为最佳的对抗性补丁向量，α为补丁数量，N和Mβ分别为注入和包的界限，E为当前补丁向量δ对应的能量，E为Etransfer和Emisclassification的加权和，Etransfer为当前补丁向量δ对应的迁移性能量，Emisclassification为当前补丁向量δ对应的误分类能量，Eb为最佳补丁向量δb对应的能量，是被DNN分类器fω正确分类的网站ω的流量向量集合，Φ为补丁注入函数；S202、判断当前迭代次数t是否小于等于最大迭代次数Mt，若是，则计算当前温度T，进入步骤S203，否则，输出δω为最佳补丁向量δb，结束； 其中，T0为初始温度，qv为访问参数，δω为应用于网站ω的扰动向量；S203、判断访问步骤i是否小于等于，若是，则邻近点，进入步骤S204；表示邻近点或候选解，为在模拟退火过程中生成的新补丁向量；否则，结束该循环，进入步骤S211；S204、判断访问步骤i是否小于等于，若是，则；否则，；Π[qv,T,d]表示根据模拟退火算法中的访问分布生成一个新的邻近解，Π是点访问函数，qv是访问参数，T是当前温度，d是解的维度；S205、基于和计算误分类能量E'misclassification，基于和fother计算迁移性能量E'transfer，再计算新能量：； E' misclassification 表示新能量的误分类部分，E'transfer表示新能量的迁移性部分，fother表示用于评估迁移性的其它模型集合，w表示用于平衡误分类率和迁移性的目标权重；S206、判断是否E'E或E'更好地满足Pareto准则，若是，则接受作为,当前能量E,Etransfer←E',E'transfer，进入步骤S207；否则，进入步骤S209；S207、判断是否E'Eb，根据Pareto准则，若是，则δb←δ',Eb←E'，进入步骤S208；否则，进入步骤S208；S208、判断是否的成功率超过成功阈值τ，若是，则输出δb，进入步骤S210；否则，进入步骤S210；S209、判断是否E'-E≤Prt且Prtrand0,1，若是，则接受作为,当前能量E,Etransfer←E',E'transfer，进入步骤S210；否则，进入步骤S210；Pr为Pareto准则函数，rand为随机函数；S210、进行从到的局部搜索，根据Pareto准则更新，重复步骤S205至S209，i=i+1，返回步骤S203;S211、t=t+1，返回步骤S202。

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