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公开(公告)号：CN117544355A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311496635.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种多维异构安全设备自动化生成策略管理系统，其获取用户安全需求信息和环境安全信息；对所述用户安全需求信息和所述环境安全信息进行语义编码以得到用户安全需求描述词特征向量的序列和环境安全描述词特征向量的序列；融合所述用户安全需求描述词特征向量的序列和所述环境安全描述词特征向量的序列以得到用户安全需求‑环境安全语义交互融合特征向量；及，基于所述用户安全需求‑环境安全语义交互融合特征向量，确定安全设备的部署策略。这样，能够利用基于深度学习算法和自然语言处理技术，捕捉用户安全需求信息和环境安全信息之间的语义匹配和关联来实现自动化地选择适宜的安全设备的部署策略。
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公开(公告)号：CN109639479B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201811496710.2
申请日：2018-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于生成对抗网络的网络流量数据增强方法及装置，所述方法包括：获取目标场景中真实网络流量的数据集；根据所述数据集，对生成对抗网络模型进行训练；基于训练好的所述生成对抗网络模型，获取最终增强流量数据。本发明实施例可以适用于各种场景，无需流量数据方面的专家经验，自适应地实现流量数据增强，扩充了网络流量的数据集，提升了利用机器学习方法优化网络性能的效果。
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公开(公告)号：CN110190909B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910493273.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/114 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种用于光通信的信号均衡方法及装置，包括：将待均衡的信号进行预处理，得到目标信号；基于训练好的信号均衡模型，对所述目标信号进行均衡处理，获取到所述目标信号的均衡结果，以得到均衡后的信号；所述训练好的信号均衡模型是基于XGBoost模型构建得到的，并由具有多个特征，且标注有标签的样本信号训练得到的。本发明实施例将基于自适应树模型的机器学习方法应用到信号均衡中，即利用XGBoost模型对多种光通信场景下的接收信号进行智能均衡，实现信号均衡的智能化和自动化，从而更加准确地均衡信号，并且能够以较低的复杂度实现更好的性能。
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公开(公告)号：CN119646683A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411532327.3
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0442 , G06N3/098 , H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于融合识别模型的多样化攻击行为识别方法及系统，该方法的步骤包括：基于本地端收到的攻击构建原始训练数据集，基于原始训练数据集中各类标签的数量确定缺失的训练数据类别；基于预训练的数据生成模型对缺失训练数据类别的训练数据进行补充，更新本地训练数据集；基于更新后的本地训练数据集对攻击识别模型进行本地训练，并将训练后的本地模型的模型参数上传至云端，云端基于上传的本地模型的原始训练数据集中训练数据的数量，确定模型权重；基于所述模型权重对上传的各个本地模型的模型参数进行加权计算，将更新后的模型参数下发至各个本地端构建聚合模型，基于所述聚合模型对本地端接收到的数据进行攻击识别。
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公开(公告)号：CN118802362A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411085886.4
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应响应大规模模型的网络流量分析方法，其通过网络嗅探器来实时监测网络流量值，并利用基于深度学习的人工智能技术对网络流量数据进行时序分析，基于历史时间段的网络流量时序特征模式，推理出理想状态下当前时间段的网络流量时序特征，进而基于推理出的网络流量时序特征与实际网络流量时序特征之间的对比分析，从而智能判断是否存在网络异常。这样，可以提高网络流量异常检测的准确性和效率，有效应对大规模网络流量的实时分析，增强网络安全防御能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118740426A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410736258.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433 , H04L41/16 , G06F123/02
Abstract: 本公开涉及一种基于大规模模型驱动的网络安全实时决策系统。其包括：基于预定时间尺度对获取的网络流量的时间序列进行序列切分并按照时间维度进行数据规整以得到网络流量局部时序输入向量的序列；对所述网络流量局部时序输入向量的序列进行网络流量时序编码后通过基于类前景注意力机制的重要模式捕捉器以得到内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵；基于所述内容显著化网络流量全时域聚合表示矩阵，确定是否存在网络流量异常。这样，能够基于大规模模型驱动网络安全的实时监控和决策响应，从而可以快速识别和应对网络中的潜在威胁，提高网络安全事件的检测效率和准确性，减少网络攻击造成的损失。
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公开(公告)号：CN118018206A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410021891.2
申请日：2024-01-05
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本申请公开了一种基于时间戳和动态令牌的身份验证方法，其在生成第一动态令牌的过程中，采用数据处理和分析算法来对所述密钥和所述时间戳进行哈希编码和关联分析，以此来生成相应的动态令牌。这样，能够根据用户密钥和时间戳生成一个与密钥相关且具有唯一性的动态令牌，从而提高用户的安全性。
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公开(公告)号：CN117873886A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410011821.9
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Token校验的自动化工具扫描检测系统，其在进行所述Token攻击测试用例的扫描得到所述多个扫描结果后，在后端引入基于人工智的数据处理和语义理解算法来进行所述多个扫描结果的语义关联分析，以此来自动生成所述Token安全检测报告。这样，能够实现Token的自动化扫描检测，从而提高Token安全性的检测的效率和准确性，帮助开发人员和安全团队及时发现和修复Token相关的漏洞和风险，从而保护用户的身份和数据安全。
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公开(公告)号：CN111564154A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010206879.0
申请日：2020-03-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供基于语音增强算法的对抗样本攻击防御方法及装置，可以获取待识别语音样本与待识别语音样本的频谱特征；根据待识别语音样本的频谱特征，通过预设算法对待识别语音样本进行噪声频谱的计算，并利用计算得到的估计噪声频谱对待识别语音样本进行去噪，得到去噪后的语音样本，其中，算法包括基于连续最小值跟踪的谱减法与结合语音存在概率的对数最小均方误差算法MMSE算法；通过预先训练的语音识别模型对去噪后的语音样本进行识别，得到识别结果。从而通过获取待识别语音样本后对待识别语音样本进行去噪处理后，通过对去噪后的语音样本进行识别，增加语音识别准确率，提高防御对抗样本攻击的效率。
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公开(公告)号：CN111461177A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010158601.0
申请日：2020-03-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种图像的识别方法及装置，其中，方法包括：获取原始图像，基于原始图像生成粒子群，迭代更新粒子群，直至达到迭代次数，得到更新后的粒子群，在更新后的粒子群中，确定自适应值最小的目标粒子，针对原始图像，将该原始图像的特征值上与目标粒子对应的坐标值求和，得到对抗样本，利用对抗样本，训练预设的深度学习模型，得到训练后的深度学习模型，利用训练后的深度学习模型识别被扰动的图像。本发明实施例无需获知深度学习模型的内部结构，将目标粒子的坐标值与原始图像的特征值求和得到对抗样本，使用该对抗样本训练得到的深度学习模型抗干扰能力较强，可以提高识别携带未知扰动的图像时的准确性。
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