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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于异构芯粒架构的加密流量高速分流与内容级安全协同识别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：CN121814474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610284892.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于异构芯粒架构的加密流量高速分流与内容级安全协同识别方法及系统是由李千目;魏善铭设计研发完成，并于2026-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构芯粒架构的加密流量高速分流与内容级安全协同识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于异构芯粒架构的加密流量高速分流与内容级安全协同识别方法及系统，属于网络安全与智能计算技术领域。该方法包括步骤1：系统初始化与芯粒架构配置；步骤2：执行流感知调度，实现负载均衡与任务迁移；步骤3：执行多级缓存与主备切换；步骤4：进行智能指纹复原与加密内容识别；步骤5：生成双模态水印并建立动态熔断合约机制；步骤6：执行联邦协同学习与安全推荐。本发明方法在保障用户隐私与数据加密完整性的同时，实现了高吞吐量、低延迟的智能安全识别，能够显著提升分布式网络环境下的安全协同与可信防御能力。

本发明授权一种基于异构芯粒架构的加密流量高速分流与内容级安全协同识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构芯粒架构的加密流量高速分流与内容级安全协同识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：系统初始化与芯粒架构配置：初始化并配置CPU、FPGA、ASIC三类芯粒模块，明确各模块在流量控制、预处理、深度学习推理方面的分工，通过高速总线互联，搭建高并行硬件处理基础； 步骤2：执行流感知调度，实现负载均衡与任务迁移：将流标识映射为虚拟槽位，实时监控核心负载，计算最优核心分配，负载超阈值时自动迁移任务，实现各核心负载均衡； 步骤3：执行多级缓存与主备切换：管理三级缓存，依据访问频率与优先级决定缓存替换，缓存超阈值时启用备份，负载回落后续合并，保障高优先级数据包低时延、低丢包； 步骤4：进行智能指纹复原与加密内容识别； 利用智能指纹复原网络对加密流量的时序特征与上下文特征进行融合建模，实现内容级特征识别；指纹复原网络的训练步骤如下： 步骤4.1：将加密流量序列特征输入GRU层； 步骤4.2：输出隐藏状态； 步骤4.3：构建基于流相似度的邻接矩阵A； 步骤4.4：利用图卷积函数获取潜在指纹向量，实现语义复原； 步骤4.5：将指纹向量输入轻量分类器，输出加密内容类别； 其中，表示时刻的流量序列输入特征；表示流量统计特征；表示包到达时间间隔；表示数据包方向；表示时刻的隐藏层状态；表示门控循环单元；表示上一时刻的隐藏层状态；表示图卷积函数；表示图卷积操作函数；表示节点特征矩阵；表示基于流相似度的邻接矩阵； 步骤5：生成双模态水印并建立动态熔断合约机制：生成行为与语义双模态水印，建立含水印、时间、授权策略的动态合约，验证失败时自动熔断并隔离可疑流； 步骤6：执行联邦协同学习与安全推荐：终端独立训练本地模型，安全聚合生成全局模型，引入差分隐私保护，下发后终端微调，实现流量分类与安全推荐。

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理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200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”。

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