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公开(公告)号：CN116821907A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310783624.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 余翔湛 , 王久金 , 史建焘 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 龚家兴 , 李竑杰 , 刘奉哲 , 孔德文 , 羿天阳 , 张森 , 程明明 , 高展鹏 , 王钲皓 , 郭一澄
Abstract: 本发明提出一种基于Drop‑MAML的小样本学习入侵检测方法，属于入侵检测技术领域。包括：S1.初始化元学习模型；S2.根据训练次数设置元学习模型总损失或对元学习模型进行参数调整；S3.根据待取出元任务编号确定取出元任务或更新元学习模型训练次数；S4.判断元任务是否符合丢弃策略，基于丢弃概率阈值和丢弃策略决策是否丢弃元任务；S5.深拷贝元学习模型，获得基学习器，将元任务划分为支持集和询问集，支持集迭代优化基学习器，询问集计算lossi；S6.将lossi累加到总损失sum‑loss中,执行S3。解决无法利用少量新型恶意攻击样本对模型参数进行充分调整，使模型无法适应新型恶意攻击识别问题。提升小样本场景攻击识别效果。
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公开(公告)号：CN118349866A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449202.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 郭一澄 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 王钲皓 , 张森 , 陈东鑫 , 程明明 , 张垚 , 张靖宇 , 李岱林 , 傅言晨 , 周杰
IPC: G06F18/23213 , H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种移动应用SNI信息大规模细粒度分类算法，属于网络安全技术领域。解决了现有技术中传统的域名分类方法难以在大规模的SNI结果中剔除无效SNI信息并提取相关特征SNI的问题；本发明基于统计特征对SNI提取结果中确定为无效信息的二级域名进行删除，根据得到的初筛无效二级域名在APP出现的次数，基于预设的阈值条件对特征字符串去重，得到第一次去重结果并采用K‑Means聚类对其去重两次，得到第三次去重结果；遍历第三次去重结果中的重复的SNI数据，对不相似APP的二级域名的SNI去重，对所得结果数据清洗，得到最终特征SNI结果。本发明有效提取了APP的特征SNI，可以应用于加密流量特征识别。
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公开(公告)号：CN117827512A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311814864.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 陈东鑫 , 高展鹏 , 郭一澄 , 王钲皓 , 程明明 , 张森 , 李岱林 , 张垚 , 张靖宇 , 傅言晨 , 周杰 , 牟铎
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种快速可溯源的多维异常事件根因分析算法，属于数据分析技术领域。解决了现有技术中传统的异常根因分析算法准确率低且兼容性差的问题；本发明通过异常检测筛选出与异常相关的事件，对与异常相关的事件进行初始化并整合为异常相关事件集合；对异常相关事件集合进行聚合约束，根据事件的聚合约束以及关联关系建立了完整的事件聚合图作为统一的事件描述框架；在完整的事件聚合图上搜索定位根因异常事件，通过异常传播与溯源、搜索根因候选节点和根因剪枝，得到最终的根因异常集合。本发明有效地提高了多维异常事件根因分析算法的准确率和兼容性，适用于基础指标和派生指标，可以应用于多维异常事件的快速可溯源根因分析。
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公开(公告)号：CN117806865A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311814861.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 高展鹏 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 郭一澄 , 张森 , 程明明 , 张垚 , 李岱林 , 傅言晨 , 张靖宇 , 牟铎 , 周杰
IPC: G06F11/07 , G06F18/2413 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻高斯混合模型的在线异常检测算法，属于在线异常检测技术领域。解决了现有技术中传统的流式数据在线异常检测算法存在的依赖训练数据以及不易区分异常数据和分布偏移的问题；本发明在高斯混合模型的基础上采用了K近邻的方法进行优化，将数据点的更新范围限制在局部，设计了动态维护高斯成分的机制，根据新增数据的K近邻和高斯成分的生命周期，动态的新增和删除高斯成分，有效的支持了异常点的检测和分布偏移的自适应，异常检测通过搜索查找到多个高斯成分构成最优决策集对上下文观测数据完成异常评价。本发明有效降低了异常点对全局的影响，消除了对全量样本数据的依赖，可以应用于流式数据在线异常检测。
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公开(公告)号：CN116743473B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310783622.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 王久金 , 史建焘 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 羿天阳 , 龚家兴 , 李竑杰 , 刘奉哲 , 孔德文 , 程明明 , 郭一澄 , 张森 , 高展鹏 , 王钲皓
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种基于并行度量学习的入侵检测方法，属于入侵检测技术领域。一种基于并行度量学习的入侵检测方法由嵌入模块、度量模块和分类器组成模型；嵌入模块用于接收五元组数据，度量模块用于获得预测相似度，分类器用于获取预测类别；具体实现过程：S1.训练模型；S2.将网络流量输入模型中，模型输出识别结果，若网络流量为非入侵流量，输出结果为0，否则，输出结果为1。解决现有技术中模型的识别效率低实时性差的技术问题；本发明只需利用嵌入模块对网络流量进行特征提取，再将所提取的特征输入分类器中，即可获得最终的识别结果，无需再和支持集中的样本一一比较，可大幅提升识别效率和识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116776248A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310746661.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 冯帅 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 孔德文 , 羿天阳 , 龚家兴 , 李竑杰 , 刘奉哲 , 王钲皓 , 郭一澄 , 张森 , 程明明 , 高展鹏
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出一种基于虚拟对数的分布外检测方法，属于分布外检测技术领域。包括：S1.对流量进行特征提取，作为样本特征；S2.将样本特征输入到分类模型中，输出模型原始输出；S3.对样本特征进行特征分解；S4.令虚拟对数等于样本特征在主空间上的特征残差，加入到模型原始输出；S5.结合模型原始输出计算softmax函数值，将输入的多维向量的每一维映射到(0,1)区间的值，值的累积和为1；将虚拟对数所在维度对应的函数值，作为样本的分布外得分；S6.设置分布外阈值，判断输入样本是否为分布外样本。解决依赖单一输入源，检测精确度不高的问题。兼顾样本原始特征又利用深度学习模型学习到的知识，不需要重新训练模型。
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公开(公告)号：CN118713900B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410920732.6
申请日：2024-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 龚家兴 , 余翔湛 , 胡智超 , 史建焘 , 苗钧重 , 郭明昊 , 葛蒙蒙 , 程明明 , 张森 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 高展鹏 , 郭一澄 , 鲁宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林 , 张靖宇 , 张垚
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于数据包长度分布的动态低开销流量混淆方法，属于防御加密流量指纹检测技术领域。解决了现有技术中传统的流量混淆方法动态性不足且资源开销大的问题；本发明结合基于分布的数据包长度映射方法以及基于分割和堆叠的数据包修改方法，最终提出一个基于数据包长度分布的动态低开销流量混淆方法，对于一个数据包序列中的每个数据包，首先通过基于分布的数据包长度映射方法获得目标数据包长度，然后利用基于分割和堆叠的数据包修改方法将数据包修改为目标长度，最终得到混淆之后的数据包序列。本发明有效避免了对数据包修改过程中引入填充数据的操作，降低了额外的带宽开销，可以应用于在实际网络环境下混淆流量。
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公开(公告)号：CN118410483B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410498504.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 刘立坤 , 郭一澄 , 余翔湛 , 胡智超 , 史建焘 , 郭明昊 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 程明明 , 张森 , 陈东鑫 , 王钲皓 , 高展鹏 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林 , 张靖宇 , 张垚
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式动态分析的移动应用网络信息提取方法，属于网络信息安全技术领域。解决了现有技术中传统的动态网络分析方法和静态网络分析方法难以实现全面地对APP提取有效网络特征信息的问题；本发明通过逆向待分析应用的apk文件获取程序源码，遍历所得逆向结果中同网络信息相关的关键位置，提取输出静态启发信息及静态网络特征数据；基于随机动作点击和控件坐标生成原始流量，并通过基于代理的方法实现常用协议流量实时解密，对明密文流量中相关协议特征参数进行提取获得动态网络特征数据，对静态网络字符串变量结果和动态网络分析结果进行清洗，输出最终结果。本发明有效提升了流量生成和分析的效率，可以应用于APP测试。
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公开(公告)号：CN118523948A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410729180.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 陈东鑫 , 葛蒙蒙 , 高展鹏 , 刘立坤 , 胡智超 , 史建焘 , 程明明 , 郭一澄 , 王钲皓 , 张森 , 傅言晨 , 牟铎 , 周杰 , 张靖宇 , 李岱林 , 张垚
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型的加密网络流量分类方法，属于网络安全技术领域。本发明提出了基于BERT的开源大语言模型的基础上，通过双向流级别的网络流量测信道特征文本数据(数据包长度)作为预训练数据，训练能够利用开放域未标记流量数据学习具有较强泛化能力的表示的基座模型，并在下流任务中，通过较少数量的带标签的具体分类数据，完成快速迁移学习，增强了模型的适应能力。本发明比起使用不具有可读意义的数据包载荷作为训练样本，使用了数据包长度序列作为测信道特征，够学习到加密网络流量的行为模式；本发明比起使用专家提出的有限特征，通过数据包长度即可完美刻画加密网络流量行为模式。
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公开(公告)号：CN117827512B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202311814864.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 胡智超 , 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 葛蒙蒙 , 苗钧重 , 郭明昊 , 陈东鑫 , 高展鹏 , 郭一澄 , 王钲皓 , 程明明 , 张森 , 李岱林 , 张垚 , 张靖宇 , 傅言晨 , 周杰 , 牟铎
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种快速可溯源的多维异常事件根因分析算法，属于数据分析技术领域。解决了现有技术中传统的异常根因分析算法准确率低且兼容性差的问题；本发明通过异常检测筛选出与异常相关的事件，对与异常相关的事件进行初始化并整合为异常相关事件集合；对异常相关事件集合进行聚合约束，根据事件的聚合约束以及关联关系建立了完整的事件聚合图作为统一的事件描述框架；在完整的事件聚合图上搜索定位根因异常事件，通过异常传播与溯源、搜索根因候选节点和根因剪枝，得到最终的根因异常集合。本发明有效地提高了多维异常事件根因分析算法的准确率和兼容性，适用于基础指标和派生指标，可以应用于多维异常事件的快速可溯源根因分析。
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