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公开(公告)号：CN117195221A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310925818.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F21/57 , H04L9/40 , G06F21/55 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于拟态防御技术领域，特别涉及一种基于深度学习的拟态裁决方法及装置，该方法包括将不同尺度的执行体响应数据进行统一处理；在目标系统未遭受攻击的条件下，离线训练一个最佳的基于相似度深度学习模型；在目标系统开放运行情况下，将用户请求的不同执行体响应数据作为测试样本送入上面训练好的基于相似度深度学习模型来获取不同待测执行体响应数据相似度值，将模型输出相似度值送入相似度裁决模块，判断是否在相似度阈值区间内，从而判别待测执行体响应数据是否出现异常；当裁决结果出现错误时，则会反馈给基于相似度深度学习模型，使其自适应地优化该模型。本发明能够通过学习数据分布的相似性弱化不同执行体响应数据的敏感度。
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公开(公告)号：CN117155517A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310987767.7
申请日：2023-08-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于MDS编码的网络审查规避系统及方法，该系统包括代理资源池，代理分发服务器，数据传输的发送端和接收端；发送端对待传输的数据进行预处理，对源数据块进行MDS(n,k)编码，获得n个编码数据包，向代理分发服务器发送代理资源请求信息；代理分发服务器运行代理分发算法求解代理分发策略，根据代理分发策略从当前资源池中选取n个代理资源并分发给发送端；发送端利用代理分发服务器分发的代理资源将编码数据包分别发送给接收端；当接收端成功地接收到不少于k个编码数据包后，通过高斯消元法进行信息译码，恢复出源数据；发送端反馈数据传输的状态信息给代理分发服务器。本发明具有更优的传输可靠性，并具有普适性。
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公开(公告)号：CN114785561B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210321768.3
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体涉及一种拟态化微服务的装置及方法，所述装置包括微服务网关组件和控制组件；所述微服务网关组件包括微服务原生网关和微服务拟态化网关，所述微服务拟态化网关是在微服务原生网关上增加拟态微服务通信代理单元；所述拟态微服务通信代理单元包括输入代理模块和输出代理模块；所述输入代理模块用于接收前端微服务请求，并复制分发给多个执行体，同时接收执行体的返回信息，对执行体的返回信息进行裁决并响应给前端微服务；所述输出代理模块用于接收执行体访问后端微服务请求并进行裁决，同时接收后端微服务的返回信息，并响应给执行体。本发明能够有效提升微服务安全性。
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公开(公告)号：CN116702134A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310723336.X
申请日：2023-06-16
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本申请公开了一种行为特征裁决方法、装置及电子设备和存储介质，该方法包括：逐个对比多个对象的行为特征序列中对应位置的行为特征，确定不一致的行为特征对应的目标位置，将目标位置以及后续位置依次作为当前位置执行行为特征裁决流程；行为特征裁决流程为：将当前位置的行为特征分别加入至多个对象对应的多个窗口；确定多个窗口对应的行为特征集合之间的相似度，若相似度满足预设条件则清空多个窗口内的行为特征，对比下一个位置的行为特征是否一致；若窗口已满则将窗口中第一个不一致的行为特征判定为异常行为特征，将窗口的起始位置滑动至第二个不一致的行为特征的位置。本申请容忍了行为乱序、延迟，降低了虚警率同时又保证了较低的漏警率。
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公开(公告)号：CN114844790B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210321715.1
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L41/22 , H04L9/40 , H04L41/0803 , H04L41/12 , H04L67/141
Abstract: 本发明属于网络安全态势可视化技术领域，具体涉及一种拟态微结构的可视化装置及方法，该装置包括可配置单元、数据获取单元、物理网络可视化单元、拟态网络可视化单元和拟态应用可视化单元；所述可配置单元包括拟态入口模块和静态资源模块，所述拟态入口模块用于配置拟态系统的入口地址和拟态数据库的入口地址，所述静态资源模块用于配置拟态系统的静态资源并储存；所述数据获取单元包括数据获取模块，用于实时获取拟态系统的数据；所述物理网络可视化单元、拟态网络可视化单元和拟态应用可视化单元用于与数据获取模块和静态资源模块交互获取数据并进行可视化展示。本发明能够实现拟态微结构的可视化，更直观更细致地将拟态微结构展示出来。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117312949A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311260413.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及脑电信号处理技术领域，特别涉及一种基于2K标准分类器的生成对抗网络脑电数据扩增方法及系统，通过信号格式变换处理对原始脑电信号进行处理，并基于处理后的脑电信号来获取脑电数据样本；在生成对抗网络模型中的生成器和判别器分别添加用于提取脑电信号每个电极中不同维度特征的CNN结构，通过将类别标签加入判别器输入分支来使判别器等效为2K标准分类器，以构建用于脑电数据样本增强的生成对抗网络模型；利用生成对抗网络模型对脑电数据样本进行扩增处理。本发明使得模型有针对性地结合不同类别特征生成数据，有条件生成的扩增数据能够契合脑电身份识别的应用场景，提高类别间差异化特征的学习能力，可适用于脑电不同类型的数据集样本。
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公开(公告)号：CN117152418A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311233167.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉目标检测技术领域，特别涉及一种基于多样化数据增强的目标检测对抗样本生成方法及装置，该方法包括首先选取若干数据增强方法对数据集中的原始图片进行数据增强；然后将数据增强后的图片送入目标检测模型，计算各种数据增强方法对应的图像增强数据的梯度值，通过对每次迭代随机选取的数据增强策略计算的梯度值与原图梯度值进行加权平均来获取数据增强后的梯度值；最后将数据增强后的梯度值与动量相结合迭代更新原始图片，生成对抗样本。本发明提出了基于翻转和颜色随机变换的数据增强框架，有效防止对抗样本过拟合，另外，在迭代过程中将加权平均梯度与Moment动量结合，避免落入较差的局部最优中，有效的优化了收敛过程。
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公开(公告)号：CN115358315A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211000711.X
申请日：2022-08-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种神经网络模型的对抗鲁棒性评估方法。该方法包括：步骤1：将神经网络模型中的分类器分为非线性部分fh和线性部分ft；步骤2：利用非线性部分fh来定义输入样本的表征向量；以表征向量作为自变量，利用线性部分ft来定义表征向量到各类别的绝对分类边界的距离公式；步骤3：根据输入至神经网络模型的原始样本x随机生成一个对抗样本，并将其作为最初的起始点；步骤4：利用距离公式和梯度下降法对给定的起始点进行优化更新，使得更新后的起始点的表征向量接近各类别的绝对分类边界；步骤5：重复步骤4，直至达到停止条件；步骤6：将最终的起始点作为对抗样本x′，使用攻击算法进行迭代攻击以确定神经网络模型的对抗鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114915460A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210461324.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1004 , H04L67/1095 , H04L67/60
Abstract: 本发明公开一种面向容器云的异构动态扩缩容装置及方法，该装置包括：控制单元，包括异构评估模块和决策模块；异构评估模块用于在扩容时评估异构资源池与业务负载集合的异构度，在缩容时评估业务负载集合的异构度；决策模块用于判断是否需要对业务负载集合执行扩容或缩容操作；资源监控器用于实时监控业务负载集合的资源利用情况，并上报控制单元；资源调度器用于在异构资源池和业务负载集合之间进行资源调度，以实现动态扩缩容；异构资源池用于管理异构计算资源与异构容器镜像，以供执行扩容操作时进行调度；业务负载集合用于为用户提供所需服务。本发明使用动态、异构的思想可以有效抵御网络攻击，增强整体的安全性并提高整体的资源利用率。
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公开(公告)号：CN113609952A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110874517.3
申请日：2021-07-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于密集卷积神经网络的深度伪造视频频域检测方法，包括：步骤1，对视频进行预处理：对真实和伪造视频进行分帧处理；对所述视频中的人脸进行定位，扩大选框后进行人脸图像提取，并利用2D‑DCT变换至频域；所述伪造视频包括深度伪造视频；步骤2，构建密集卷积神经网络并基于步骤1得出的频域数据进行训练；所述密集卷积神经网络包括密集块及过渡模块；步骤3，基于训练后的密集卷积神经网络检测深度伪造视频。本发明在训练密集卷积神经网络时，以频域图像为单位对卷积神经网络检测模型进行训练，最后对频域图像检测结果融合判断后得出视频的检测结果。无论视频压缩在时域产生多少冗余特征，都不影响最终的检测效果。
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