基于图神经网络的加密协议结构还原方法和系统

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推荐专利
基于图神经网络的加密协议结构还原方法和系统
申请号:CN202511267942
申请日期:2025-09-05
公开号:CN120750678B
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于图神经网络的加密协议结构还原方法和系统,方法包括:获取各加密协议的协议流量数据,并对各加密协议的协议流量数据进行预处理,得到各加密协议的目标协议流量数据;基于各加密协议的目标协议流量数据,通过协议特征识别策略,识别各加密协议的协议特征数据,并基于各加密协议的协议特征数据,识别各加密协议的实体关系信息;基于各加密协议的实体关系信息、以及各加密协议的协议特征数据,通过多源异构数据融合策略,构建各加密协议的动态语义图谱,并基于各加密协议的动态语义图谱,通过图神经网络,对各加密协议进行结构还原处理,得到各加密协议对应的协议结构内容。采用本方案能够提升了对加密协议的识别精准度。
技术关键词
协议特征 语义图谱 多源异构数据融合 静态特征 识别策略 依赖关系信息 动态 字段 还原方法 识别模块 还原系统 实体 计算机程序产品 处理器 计算机设备
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沪ICP备2023015588号