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龙图腾网获悉北京戎恒技术发展有限公司申请的专利基于深度学习的加密流量威胁检测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：CN119363412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411459816.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的加密流量威胁检测方法及系统是由牛亚宁;李树强;何宇光;栗力设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的加密流量威胁检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及威胁检测技术领域，具体为基于深度学习的加密流量威胁检测方法及系统，包括以下步骤基于加密流量数据，对数据流进行时间序列分析，提取流量行为特征，利用特征训练LSTM网络，匹配行为模式变化，并对未来数据进行预测分析，得到行为模式数据集。本发明，通过长短期记忆网络，提升了加密流量威胁检测的能力，能在不解密数据的前提下通过时间序列分析提取流量行为特征，允许系统捕捉到行为模式的微小变化，从而有效识别出隐藏在加密流量中的异常行为，通过异常分数算法自动调整异常阈值，减少误报率并提升数据处理的自动化程度，而遗传算法，使LSTM网络结构能自动适应网络环境的变化，增强了动态监测能力，提高了威胁检测的效率与准确性。

本发明授权基于深度学习的加密流量威胁检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的加密流量威胁检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于加密流量数据，对数据流进行时间序列分析，提取流量行为特征，利用特征训练LSTM网络，匹配行为模式变化，并对未来数据进行预测分析，得到行为模式数据集； 基于所述行为模式数据集，通过异常分数算法，对每个数据包进行异常分数计算，自动设置并调整异常阈值，并执行异常数据筛选和标记，得到异常标记数据包； 所述异常标记数据包的获取步骤具体为： 利用计算后的所述异常分数，自动设置异常阈值，采用公式： 得到异常阈值Ta，其中，是异常分数的平均值，是异常分数的标准偏差，ka是标准偏差乘数； 基于异常阈值，对每个数据包进行筛选和标记，比较数据包的异常分数和异常阈值，采用公式： 得到异常标记数据包，其中，是数据包i的异常标记，SEi是数据包i的异常分数，Ta是异常阈值； 基于所述异常标记数据包，对数据包进行深度特征分析，提取关键特征，利用遗传算法优化LSTM网络结构，细化异常检测能力，得到优化的检测配置； 基于所述优化的检测配置，利用加密流量数据，对LSTM网络的威胁检测能力进行测试，将性能数据与性能标准进行比较，并根据测试结果调整LSTM网络参数，得到调整后的检测模型。

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