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公开(公告)号：CN118013046B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410389726.2
申请日：2024-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的非结构化网络威胁情报抽取方法、系统及介质，该方法包括：利用爬虫技术从开源情报平台实时获取非结构化威胁情报数据；利用数据清洗技术剔除非结构化威胁情报数据中非主要文本内容，得到非结构化的文本情报数据，完成数据初步清洗；利用大语言模型结合Prompt设计实现对非结构化的文本情报数据进行二次处理以及知识提取；利用深度学习模型对经由大语言模型处理的结果进行二次知识抽取；结合两次知识抽取内容进一步删选，得到最终抽取结果。本发明提高了网络威胁情报的准确性和及时性，提高了对复杂多变的网络威胁的识别和分析能力，能够更好地适应特定领域的需求。
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公开(公告)号：CN117792803B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410218653.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于数据包有效载荷预训练模型的网络攻击检测方法、系统及介质，该方法包括：对数据集中的网络流量包进行切分，获得网络会话流粒度的网络数据包有效载荷序列；对数据集的正常流量和网络攻击流量进行均衡采样，使用滑动窗口对有效载荷进行切分；将有效载荷切分后获得的字节对序列经分词器处理后输入Bert模型进行预训练，在预训练Bert模型时将网络会话流类比于文档，将网络数据包有效载荷类比于句子：加载已预训练的Bert模型，结合分类器在新的数据上进行微调，采用微调后的网络攻击检测模型检测网络攻击。本发明能更好地捕获网络数据包有效载荷的信息，以便于通过网络数据包有效载荷预训练模型检测网络攻击。
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公开(公告)号：CN115913791B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310213291.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式查询索引树的MDATA动态子图匹配方法、系统及存储介质，基于MDATA在网络安全领域对安全态势表示的时空特征优势，通过MDATA实体与关系的属性特征，将攻击行为刻画为子图匹配问题中的查询图，整个网络环境刻画为数据图，当新的网络进行变化的时候动态更新数据图并设计相应的辅助数据结构，应用动态子图匹配方法实时快速准确检测出网络中出现的攻击行为，保护网络安全。本发明设计的增量式查询索引树的MDATA子图匹配方法，可以事实检测出攻击行为并且减少误报和漏报的机率，降低时间复杂度的同时提升检测速度。
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公开(公告)号：CN116069953B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310200711.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/387 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 公开了一种基于知识图谱叠加时空属性的MDATA知识表示方法，其将所有实体划分为主要实体和次要实体，将无实际含义的次要实体不参与表示计算，降低模型的计算开销；同时将时空属性融入关系和实体属性中，实现时空属性动态知识的有效表示；最后通过多级图架构隔离子图，实现子图间独立更新互不影响，满足动态知识的快速更新，也实现根据搜索目标选定不同层次的子图进行搜索，提高搜索速度，保证模型的可计算性和可实现性。
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公开(公告)号：CN116069953A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310200711.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/387 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 公开了一种基于知识图谱叠加时空属性的MDATA知识表示方法，其将所有实体划分为主要实体和次要实体，将无实际含义的次要实体不参与表示计算，降低模型的计算开销；同时将时空属性融入关系和实体属性中，实现时空属性动态知识的有效表示；最后通过多级图架构隔离子图，实现子图间独立更新互不影响，满足动态知识的快速更新，也实现根据搜索目标选定不同层次的子图进行搜索，提高搜索速度，保证模型的可计算性和可实现性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115913791A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310213291.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式查询索引树的MDATA动态子图匹配方法、系统及存储介质，基于MDATA在网络安全领域对安全态势表示的时空特征优势，通过MDATA实体与关系的属性特征，将攻击行为刻画为子图匹配问题中的查询图，整个网络环境刻画为数据图，当新的网络进行变化的时候动态更新数据图并设计相应的辅助数据结构，应用动态子图匹配方法实时快速准确检测出网络中出现的攻击行为，保护网络安全。本发明设计的增量式查询索引树的MDATA子图匹配方法，可以事实检测出攻击行为并且减少误报和漏报的机率，降低时间复杂度的同时提升检测速度。
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公开(公告)号：CN115860117A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310149931.7
申请日：2023-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N5/02 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F21/57
Abstract: 公开了一种基于攻防行为的MDATA知识抽取方法及其系统，其基于深度学习的人工智能技术与自然语言处理技术，以在网络攻防演习中记录攻防行为数据，并对攻防双方的攻防数据进行联合分析，去除所有的无效攻击步骤，将所有的有效攻击步骤抽取出来作为MDATA知识以构建网络安全知识库。这样，不仅从全面而丰富的攻防行为数据中提取到攻击者攻击过程中的时空特性，还提高了知识抽取的有效性。
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公开(公告)号：CN119484150A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510031095.1
申请日：2025-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F16/906 , G06F16/909
Abstract: 本发明公开了一种威胁情报平台纵向评估方法、系统及介质，该方法包括：从实时告警中采集威胁信息，反向查询各威胁情报平台威胁情报内容；对威胁情报分别进行基于威胁情报源和威胁情报内容的评估，得出相应的指标分数，所述相应的指标分数包括基于威胁情报源的综合评分和基于威胁情报内容的综合评分；利用基于威胁情报源的综合评分和基于威胁情报内容的综合评分得出平台最终得分排序情况。本发明弥补了过往方法中没有使用真实数据集和没有对威胁情报数据库内容进行分析的缺陷。
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公开(公告)号：CN117792803A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410218653.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于数据包有效载荷预训练模型的网络攻击检测方法、系统及介质，该方法包括：对数据集中的网络流量包进行切分，获得网络会话流粒度的网络数据包有效载荷序列；对数据集的正常流量和网络攻击流量进行均衡采样，使用滑动窗口对有效载荷进行切分；将有效载荷切分后获得的字节对序列经分词器处理后输入Bert模型进行预训练，在预训练Bert模型时将网络会话流类比于文档，将网络数据包有效载荷类比于句子：加载已预训练的Bert模型，结合分类器在新的数据上进行微调，采用微调后的网络攻击检测模型检测网络攻击。本发明能更好地捕获网络数据包有效载荷的信息，以便于通过网络数据包有效载荷预训练模型检测网络攻击。
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公开(公告)号：CN116318929B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310206593.6
申请日：2023-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于安全告警数据的攻击策略抽取方法。其方法包括以下步骤：S1.从告警文本中获取攻击者的单步攻击信息；S2.构建攻击活动序列集；S3.构建候选攻击策略；S4.构建攻击策略数据集；S5.预训练；S6.模型训练；S7.攻击策略抽取；S8.人工验证。本方法通过训练模型来判断攻击者的一个候选攻击策略是否为全部的有效攻击步骤，并且这些攻击步骤的组合能完成攻击者的攻击目的；通过这个模型，能够使用枚举候选攻击策略的方式关联出攻击者的全部有效攻击步骤，组成攻击者的攻击策略，而无需定义大量的关联规则；而且在过去的关联经验中未被关联的两个告警也可能被本方法所关联。
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