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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于VAE与子集和的Tor匿名网络的流关联方法与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：CN120128507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510601475.4，技术领域涉及：H04L43/0876；该发明授权一种基于VAE与子集和的Tor匿名网络的流关联方法与系统是由翟江涛;曾小龙;吴硕;刘光杰设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VAE与子集和的Tor匿名网络的流关联方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VAE与子集和的Tor匿名网络的流关联方法与系统，所述方法包括：部署流量采集器，采集Tor匿名网络流量并按照五元组分流；提取入口和出口流量的包绝对时间特征和包大小特征；通过包绝对时间对流对进行初筛，获得潜在关联流对；对潜在关联流对进行时隙划分并计算每个时隙内的包数量与包大小，得到时隙内数据包数量序列与包大小序列，对包数量序列与包大小序列构造成特征矩阵并利用变分自编码器进行特征提取，得到入口流特征序列与出口流特征序列；将特征序列输入到关联分析器中，完成Tor匿名网络流关联。本发明能够快速、准确地完成Tor匿名网络流量的关联，从而为网络溯源提供有力的技术支持。

本发明授权一种基于VAE与子集和的Tor匿名网络的流关联方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VAE与子集和的Tor匿名网络的流关联方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集Tor匿名网络中指定中继节点上的流量，初步识别流量的类型，所述类型包括入口流量和出口流量，其中入口流量和出口流量分别表示进入Tor网络的流量与离开Tor网络的流量，对入口流量和出口流量按照五元组形式划分网络流并分别保存为FI和FE，其中五元组是指：源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口和协议类型，判定具有相同五元组的流量是同一条流量； 步骤2，分别提取按照五元组划分后的入口流量FI的包绝对时间特征TI和包大小特征SI，以及按照五元组划分后的出口流量FE的包绝对时间特征TE和包大小特征SE； 步骤3，利用包绝对时间特征TI和TE，对入口流与出口流对进行初步筛选，针对每条入口流，根据包绝对时间特征，将包绝对时间特征与在相同时间段内开始和结束的出口流进行匹配，从而得到潜在的关联流对PIE； 步骤4，将潜在的关联流对PIE进行时隙划分，设置时隙长度为T，将原始时长为t的关联流对PIE根据时隙T划分为个时隙，统计每个时隙内数据包的数量与大小，得到入口流时隙包数量序列为入口流时隙包大小序列为出口流时隙包数量序列为出口流时隙包大小序列为构造入口流时隙包特征矩阵 和出口流时隙包特征矩阵利用变分自编码器进行特征提取，得到入口流特征序列FI和出口流特征序列FE； 步骤5，将入口流特征序列FI和出口流特征序列FE输入关联分析器，通过滑动窗口与基于动态规划的子集和算法完成Tor匿名网络的入口流量与出口流量的关联，包括：在每个滑动窗口内，对于第一个窗口，得到： 其中，nums为每个窗口内入口流特征序列的特征集合，target为每个窗口内潜在关联的出口流特征序列数据的和，和分别为每个窗口内入口流特征序列的第j个数据与潜在关联的出口流特征序列的第j个数据； 对于每个滑动窗口内的入口流特征集合判断是否存在一个子集使得子集nums′的元素和等于潜在关联的出口流特征的总和target，如果存在，则返回向量F为子集nums′中元素组成的向量，如果不存在，则无需返回值： 当 将是否存在一个子集使得子集nums′的元素和等于潜在关联的出口流特征的总和target，转变为：是否存在一个子集使得子集nums′的元素和在target-Δ,target+Δ之间，如果存在，则返回向量T′为子集nums′中元素组成的向量，如果不存在，则无需返回值： 当 其中Δ为一个常量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。