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公开(公告)号:CN115776409B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310043084.6
申请日:2023-01-29
Applicant: 信联科技(南京)有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心北京分中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种工业网络安全事件基础数据定向采集方法及系统,基于工业企业内部网络中各类网络安全设备上目标网络安全告警事件的采集,通过目标数据采集范围与目标采集时间窗口的构建,组合目标网络安全告警事件所对应的目标采集策略,进而执行基础数据的定向采集;设计有效降低了采集数据的时间和空间范围,提高了采集效率;同时基于最大平均持续时间窗口值,可有效确定数据在采集设备上的留存时间范围,避免大量数据积压带来的存储压力;而且设计实现了对采集范围的动态调整,基于整体网络的总体网络威胁指数、事件的危险等级、置信度等指标动态调整采集范围,提高了采集数据的精准度,避免大量无效数据的采集,又尽可能保障有效数据无遗漏。
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公开(公告)号:CN108632272A
公开(公告)日:2018-10-09
申请号:CN201810419714.4
申请日:2018-05-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 林宏刚 , 陈麟 , 黄元飞 , 张家旺 , 李燕伟 , 王鹏翩 , 尹杰 , 曹鹤鸣 , 蒋梦丹 , 林星辰 , 应志军 , 吴倩 , 杜薇 , 陈禹 , 张晓娜 , 王博 , 杨鹏 , 高强 , 陈亮
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络空间安全领域,公开了一种基于网络的攻击工具识别方法及系统,在测试环境使用网络攻击工具对目标系统进行攻击并获取网络数据样本;对没有的攻击工具通过Honeypot进行获取可疑的数据样本;将攻击样本分组进行序列联配,然后通过对联配结果重复进行迭代联配;提取出共性的、不变的成分,最终提取出每一种攻击工具最优的攻击特征,然后根据每个工具的攻击特征识别黑客工具。本发明直接对攻击工具的网络数据样本进行分析和比较,提取出共性的、不变的成分,形成攻击的特征,更能准确区分不同的攻击工具,提高识别率;同时克服从日志中提取存在的误报和虚报问题,提高了识别的准确率。
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公开(公告)号:CN107294979A
公开(公告)日:2017-10-24
申请号:CN201710513608.8
申请日:2017-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于配置核查的网络安全评估方法和装置,其中,方法包括:获取目标系统的M个目标设备的信息,目标设备的信息包括:目标设备的类型和目标设备的网际协议IP,M为大于等于1的整数;针对每个目标设备,获取目标设备的类型对应的基线检查模板,基线检查模板中包含基线检查项和基线检查项对应的基线安全判别规则;根据目标设备的IP和基线检查模板中包含基线检查项,获取目标设备的基线待检查项的配置信息;根据基线待检查项的配置信息和基线安全判别规则,确定目标设备的风险值;进而,确定目标系统的风险值。本发明提供的基于配置核查的网络安全评估方法和装置,可以解决现有的ICS的风险评估方法直观性差的问题。
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公开(公告)号:CN217273256U
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202221298881.6
申请日:2022-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心贵州分中心
Abstract: 本实用新型公开了一种网络信息安全资产探测系统用的展示装置,属于展示领域,包括固定底座,固定底座内部固定连接设置有控制电机,且固定底座顶面固定连接设置有支撑柱,支撑柱一侧固定连接设置有多个安装杆,多个安装杆一端固定连接设置有展示屏板,展示屏板一侧固定连接设置有多个定滑轮,展示屏板外部通过弹簧合页铰接设置有多个拼接展示屏板。本实用新型通过转动丝杆与升降螺套螺纹连接设置,使得升降螺套升降移动操作时,带动推拉杆将遮挡伞布撑开,从而对呈多屏宣传展示使用的展示屏板进行防护,提高展示屏板的防护效果。
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公开(公告)号:CN115272787B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202210779801.7
申请日:2022-07-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06T3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于ViT‑Pix2Pix的光学图像翻译方法,包括:获取待测SAR图像;构建初始目标翻译网络模型,并通过成对的SAR图像和光学图像对初始目标翻译网络模型进行参数优化,获取目标翻译网络模型,目标翻译网络模型为Vision Transformer与Pix2Pix相结合的模型,包括有生成器和判别器,其中,生成器用于将SAR图像翻译为伪光学图像,判别器用于判断输入光学图像是否为SAR图像匹配的真光学图像,生成器和判别器以对抗的形式完成神经网络训练优化;将待测SAR图像输入目标翻译网络模型,获取目标光学图像。本发明能够提高判别器的性能,并确保网络模型训练的稳定性,提高了生成图像的质量。
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公开(公告)号:CN119418205A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411469546.1
申请日:2024-10-21
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供面向遥感图像小目标检测的高级尺度感知注意力增强方法,包括:获取输入特征,根据预设标准将所述输入特征进行分类,得到若干子特征;获取预设张量形状,按照预设张量形状将所述若干子特征分为若干组,得到子特征组;获取分支注意力提取网络,以所述子特征组为输入通过所述分支注意力提取网络,得到空间注意力图;获取增强网络,以所述空间注意力图为输入通过所述增强网络,得到增强目标。本发明通过利用不同感受野的空间和通道注意力来改善特征表示,在遥感图像中有效检测微小目标。通过大量实验验证,本发明的方法在检测性能上表现出显著改善,展现了应对遥感微小目标检测挑战的潜力。
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公开(公告)号:CN118551804A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410547833.3
申请日:2024-05-06
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06V10/771 , G06F18/2113 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种基于多维特征的滤波器自动化剪枝方法,包括:基于目标网络模型卷积核的热度值计算卷积核之间的相似度,并进行跨层信息融合,得到过滤器的重要性排序;基于过滤器的重要性排序,采用强化学习方法生成分层剪枝向量,并映射到目标网络模型中进行迭代剪枝,得到剪枝后的多个子网络结构,所述剪枝包括硬剪枝和软剪枝;采用基于BN层参数更新的评估方法对所述多个子网络结构进行性能评估,根据评估结果筛选出最优子网络结构;对所述最优子网络结构进行微调,得到剪枝后的目标网络模型。本发明无须人工干预,能够进行跨层信息融合,实现对滤波器重要性的准确评估,对模型压缩的同时保留更多的特征信息,确保压缩后模型的性能。
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公开(公告)号:CN116385873A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310263722.5
申请日:2023-03-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于坐标感知注意力和空间语义上下文的SAR小目标检测网络。目标检测是遥感图像智能处理的一项重要任务,通过一系列算法,图像上的目标会被自动定位和识别。由于SAR特有的成像机制,图像中存在许多散斑噪点,导致目标与背景难以区分,所以相较于光学遥感图像,SAR图像的处理难度更大。本发明能够显著提高SAR遥感图像小尺度目标的检测效果,特别是针对背景复杂、噪音干扰严重的SAR遥感小目标检测场景,在有效抑制背景噪音的基础上,显著提高了检测率及检测精度,并加强了模型的鲁棒性和泛化能力,提升了模型对不同场景的适应能力。
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公开(公告)号:CN115147720A
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202210718888.7
申请日:2022-06-23
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于坐标注意力和长短距上下文的SAR舰船检测方法,包括:获取待测SAR舰船图像,待测SAR舰船图像中包含有对应的舰船;根据坐标注意力机制构造特征提取网络,将待测SAR舰船图像输入特征提取网络,获取坐标注意力增强的特征图;根据长短距上下文信息构造长短距上下文协同提取网络,将坐标注意力增强的特征图输入长短距上下文协同提取网络,获取上下文强化后的特征图;通过PAN金字塔特征融合网络,对上下文强化后的特征图进行特征融合,获取融合后的特征图;将融合后的特征图输入到YOLOX无锚框解耦检测头中,获取舰船位置和舰船类别。本发明能够缓解图像噪音干扰且能够对小目标进行精准检测。
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公开(公告)号:CN113033804B
公开(公告)日:2022-07-01
申请号:CN202110333012.6
申请日:2021-03-29
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向遥感图像的卷积神经网络压缩方法,与传统的卷积神经网络压缩方法对网络参数进行裁剪压缩后会导致网络结构的不规则化等问题相比,本方法利用多层次参数裁剪和参数位置约束,在提高参数压缩比例的同时,提高了网络结构的规则性,有利于实际应用时的计算加速;同时利用多数据源的信息融合,提高了压缩后模型的精度。
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