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公开(公告)号：CN119545365B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510089364.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及卫星通信和区块链技术领域，特别涉及一种智能频谱预测与卫星终端接入配置方法，方法包括：利用卫星终端与用户设备建立连接，并利用卫星链路建立用户设备与区块链之间的连接；获取用户设备的频谱使用数据，并将频谱使用数据保存至区块链，其中，区块链中设置目标频谱预测模型，目标频谱预测模型由历史频谱使用数据训练得到；若频谱使用数据满足预设的智能合约触发条件，则调用目标频谱预测模型进行频谱预测，得到频谱预测结果，以基于频谱预测结果分配频谱资源。由此，解决了现有技术在频谱管理和利用方面，缺乏动态调整能力难以满足现代无线通信系统中不断增长的频谱需求等问题，保障了系统的连续性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119172155B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411377435.8
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及数字信息的传输技术领域，特别涉及一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法，其中，方法包括：获取来自目标数据源的训练数据，并进行模型训练，得到初始攻击识别模型；利用服务器对初始攻击识别模型进行调试，得到调试结果；在预设时长内，判断调试结果是否满足预设正常报警条件，如果调试结果满足预设正常报警条件，则将初始攻击识别模型作为实际攻击识别模型，否则，基于调试结果重新训练初始攻击识别模型，直至满足预设迭代停止条件，得到实际攻击识别模型，以利用所述实际攻击识别模型进行DDoS攻击识别。由此，解决了相关技术中，构建成本较高，无法有效缓解服务器压力，且实施难度大，不利于推广应用等技术问题。
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公开(公告)号：CN119172154A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411376744.3
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及网络攻防技术领域，特别涉及一种基于深度学习的DDoS攻击流量检测方法，方法包括：解析终端设备发送的当前数据流得到多个数据包的特征序列；基于多个数据包的特征序列组成时序特征矩阵输入至目标深度学习模型进行流量检测，得到模型检测结果，其中，目标深度学习模型由对初始深度学习模型训练得到；若模型检测结果为DDoS攻击流量，则终端设备发送警报信息至显示界面，若终端设备接收到用户的DDoS攻击流量为正常流量的的确认指示，则判定DDoS攻击流量为正常流量，并自修正目标深度学习模型的参数，若终端设备接收到用户的DDoS攻击流量为非正常流量的确认指示，则判定DDoS攻击流量为非正常流量。
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公开(公告)号：CN119155183A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410954534.1
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L41/0893 , G06N3/0499 , G06N3/092 , H04L41/0894 , H04L41/0895 , H04L41/16 , H04L41/0823
Abstract: 本发明涉及通信网络技术领域，特别涉及一种基于业务驱动的网络切片分配优化方法及装置，其中，方法包括：依据当前网络环境中每个业务场景的至少一个实际需求构建切片架构，分别构建每个切片的智能体用于训练目标神经网络，由训练后的目标神经网络输出切片分配集合进行种群优化，得到每个业务场景的目标切片分配集合，基于业务场景和切片的偏好列表优化目标切片分配集合，以进行当前网络环境的切片分配。本发明可以通过根据多个业务场景的不同需求构建网络切片框架，并在框架基础上进行多智能体强化学习、多目标优化和业务切片偏好匹配，从而根据实际业务需求实现动态调整的网络切片优化过程，提升了用户使用体验，提高了网络运维效率。
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公开(公告)号：CN119135365A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410954826.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及通信网络技术领域，特别涉及一种多个单区块链网络协同进行隐蔽通信的方法及装置，方法包括：将满足第一条件的秘密信息划分为满足第二条件的多个目标信息，并进行分组，生成每组初始信息之间存在部分重复的第一目标信息组，利用多个单区块链中的每个单区块链对应的加密方式对每组初始信息加密，得到第二目标信息组，并由接收端匹配第二目标信息组中满足复原条件的加密信息对应的解密方式，以对加密信息进行解密，得到第三目标信息组，并进行合成处理，以利用合成信息复原秘密信息，使得接收端利用多个单区块链网络协同进行隐蔽通信。由此，解决相关技术中单区块链网络传递信息易被攻击者追踪，造成信息丢失，降低信息传递成功率的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118890103A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411376947.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于大模型的对抗扰动生成方法，其中，方法包括：利用大模型将电磁信号与满足预设条件的模态数据进行组合，得到多模态电磁信号数据；基于多模态电磁信号数据与显著图的电磁信号对抗样本生成对抗扰动信号；按照预设调制方式对原始电磁信号进行信号调制，并将第一调制后的信号与对抗扰动信号进行组合，得到满足预设抗干扰条件的传输信号；对传输信号进行对抗扰动去除处理，并对第二调制后的信号进行解调，得到解调结果，以根据解调结果得到大模型的原始数据。由此，解决了相关技术使用的处理电磁信号的对抗扰动算法仅针对单一模态数据，且其自适应性较差，面对复杂的电磁干扰其抵抗效果较差等问题。
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公开(公告)号：CN118885404A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411377204.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36 , G06N5/022 , G06F17/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电子数字数据处理技术领域，特别涉及一种增强大模型鲁棒性的低复杂度安全方法，其中，方法包括：选取多种类型的测试任务，分别利用每种类型的测试任务对目标大语言模型进行鲁棒性测试，得到目标大语言模型针对每个测试任务的鲁棒性测试结果；基于鲁棒性测试结果，生成相应的对抗样本；在利用对抗样本对目标大语言模型进行对抗训练的同时，利用预设模型优化表达式对目标大语言模型进行优化，以构建基于梯度生成攻击样本的安全机制，并利用安全机制进行大语言模型训练，得到满足预设鲁棒性条件的最终大语言模型。由此，解决了相关技术中，难以在保障大语言模型决策准确度的同时，保障大语言模型的鲁棒性的技术问题。
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公开(公告)号：CN119945728A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411927395.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/12 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及网络攻击技术领域，特别涉及一种LFA被动防御方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：通过获取待防御网站的网络拓扑结构和流量信息，基于网络拓扑结构确定待防御网站中的每个节点的图中心性指标，以根据每个节点的图中心性指标确定待防御网站的关键节点，并将待防御网站的流量信息、网络拓扑结构和关键节点输入至预设的防御模型，识别关键节点中的网络瓶颈，并确定网络瓶颈的第一目标防御动作，执行第一目标防御动作进行被动防御。由此，解决了人工建立备用链路或节点防御LFA耗时耗力问题，本申请通过预设的防御模型，在LFA发生后自动识别网络瓶颈建立新节点和链路，将数据流引入新节点和链路，降低网络瓶颈被攻击后瘫痪的风险。
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公开(公告)号：CN119853776A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510293642.3
申请日：2025-03-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应阈值的LEO卫星信号处理方法，方法包括：基于预设的信号接收策略接收目标低轨卫星信号，并利用预设的滑动窗口机制缓存目标低轨卫星信号，确定当前信号缓存窗口与上一信号缓存窗口的信号幅度均值变化量、信号方差均值变化量和信干噪比均值变化量；若根据信号方差均值变化量和信干噪比均值变化量判定目标低轨卫星信号满足第一信号调整条件，则利用第一PID控制器调整目标低轨卫星信号的信号增益，否则，在根据信干噪比均值变化量判定目标低轨卫星信号满足第二信号调整条件时，利用第二PID控制器调整目标低轨卫星信号的信号干扰，并在调整后的低轨卫星信号满足预设的输出条件后输出优化后的低轨卫星信号。
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公开(公告)号：CN119545365A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510089364.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及卫星通信和区块链技术领域，特别涉及一种智能频谱预测与卫星终端接入配置方法，方法包括：利用卫星终端与用户设备建立连接，并利用卫星链路建立用户设备与区块链之间的连接；获取用户设备的频谱使用数据，并将频谱使用数据保存至区块链，其中，区块链中设置目标频谱预测模型，目标频谱预测模型由历史频谱使用数据训练得到；若频谱使用数据满足预设的智能合约触发条件，则调用目标频谱预测模型进行频谱预测，得到频谱预测结果，以基于频谱预测结果分配频谱资源。由此，解决了现有技术在频谱管理和利用方面，缺乏动态调整能力难以满足现代无线通信系统中不断增长的频谱需求等问题，保障了系统的连续性和可靠性。
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