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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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公开(公告)号：CN119377358A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411932240.5
申请日：2024-12-26
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: G06F16/332 , G06N5/025 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种面向多源信息冲突的威胁情报可信度分析方法，获取同IP中不同来源的威胁情报数据；提取情报数据中描述攻击者采取攻击行为的时间、地点和攻击类型，度量情报的可信度，对攻击时间、地点及攻击类型进行编码，结合可信度制作成情报数据的训练材料，导入分类学习模型进行深度学习，学习模型最终能准确地分类新的情报数据并判断其可信度；通过大型语言模型对情报源的权威度给出评分，利用检索增强生成技术生成答可信度结果；输出同IP下更为可信的可信度判定结果。本发明能够全面评估多源威胁情报数据的质量，通过检测多情报间的一致性发现情报冲突，剔除低质量数据。
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公开(公告)号：CN118941606B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411415165.5
申请日：2024-10-11
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)
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶单目深度估计的道路物理域对抗补丁生成方法，形成场景图像数据集；生成目标车辆的掩码图像，目标车辆转换成像素坐标系下的像素坐标，将目标汽车嵌入场景图像中得到目标对象场景图；将道路补丁转换成像素坐标系下的像素坐标；通过场景构造模块得到多个场景图像，得到多方道路补丁视图集；计算深度损失及特征损失，构造目标损失函数；通过目标函数计算由模型输入相应补丁区域大小加权的平均梯度，使用平均梯度作为道路补丁图像的梯度，使用MI‑FGSM的方法更新当前补丁，当达到最大迭代次数时生成最终道路对抗补丁。本发明的方法使得单目深度估计技术更加精准、可靠，鲁棒性更高。
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公开(公告)号：CN117955745B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410347079.9
申请日：2024-03-26
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 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2132 , G06F18/2135 , G06F18/23213 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及网络安全领域及计算机深度学习领域，特别涉及一种融合网络流量特征和威胁情报的网络攻击同源性分析方法。其包括步骤：S1.构建网络流量特征；S2.构建威胁情报特征；S3.使用聚类进行网络攻击同源性分析。本方法分析的网络攻击是单步攻击，采用设备捕获的网络流量数据和开源威胁情报进行网络攻击同源性分析，相比现有方法，本发明使用的特征较为全面，更能表征网络攻击的特点。结合网络攻击的有效载荷特征、网络攻击的通信行为特征以及威胁情报特征，更能全面的表示一个网络攻击，有利于后续的同源性分析。
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公开(公告)号：CN116955539B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311192177.1
申请日：2023-09-15
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)
Abstract: 本发明提供一种基于思维链推理隐式生成内容合规性判定方法，包括：步骤一：将安全性未知文本X输入大规模语言模型M；步骤二：询问大规模语言模型M安全性未知文本X中的主客体成份，获取主体文本S以及客体文本T；步骤三：询问大规模语言模型M潜在观点，获得潜在观点文本O；步骤四：根据步骤三获得的潜在观点文本O，询问大规模语言模型M安全性未知文本X表达的意图是否符合规范，如果符合规范，输出：安全，否则输出：不安全。本发明的有益效果是：本发明很好的利用大规模语言模型的常识推断能力以及特定领域的专家知识，合理的提示大规模语言模型进行链式推理，逐步地揭示出深层的文本隐藏语义，大幅度提升了系统文本安全检测系统的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860117B
公开(公告)日：2023-05-09
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：CN119397296A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510001564.5
申请日：2025-01-02
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)
Abstract: 本发明公开了一种威胁情报平台排序方法、系统及介质，该方法包括：利用真实恶意IP数据对威胁情报平台数据库进行一段时间的持续采集；对收集到的威胁情报进行基于威胁情报源的分析和基于威胁情报内容的分析，得到相应的评估分数；对时间窗口内威胁情报平台的情报判定结果时间序列进行相似性分析，得出各平台的引用情况；构建威胁情报平台的相关图并计算加权概率转移矩阵；将加权概率转移矩阵以及阻尼因子代入PR公式进行马尔可夫迭代，得到基于源和引用情况的排序分数；将基于源的排序分数与基于威胁情报内容的评估分数进行加权计算，得到最终评估排序结果。本发明能帮助安全从业人员选择高质量威胁情报来源，提升情报获取的能力和准确度。
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公开(公告)号：CN118941606A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411415165.5
申请日：2024-10-11
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)
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶单目深度估计的道路物理域对抗补丁生成方法，形成场景图像数据集；生成目标车辆的掩码图像，目标车辆转换成像素坐标系下的像素坐标，将目标汽车嵌入场景图像中得到目标对象场景图；将道路补丁转换成像素坐标系下的像素坐标；通过场景构造模块得到多个场景图像，得到多方道路补丁视图集；计算深度损失及特征损失，构造目标损失函数；通过目标函数计算由模型输入相应补丁区域大小加权的平均梯度，使用平均梯度作为道路补丁图像的梯度，使用MI‑FGSM的方法更新当前补丁，当达到最大迭代次数时生成最终道路对抗补丁。本发明的方法使得单目深度估计技术更加精准、可靠，鲁棒性更高。
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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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