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公开(公告)号：CN108600135B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810390417.1
申请日：2018-04-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种构建信号调制方式识别模型的方法。该方法包括：根据调制信号循环谱图中多个数据点的特征数据与信号调制方式的关联性，获得由多组分析数据构成的训练集，其中，每组分析数据包括循环谱图中多个数据点的特征数据和对应的调制方式；基于所述训练集，以所述循环谱图中多个数据点的特征数据作为输入，以所述对应的调制方式作为输出，训练分类模型，从而获得信号调制方式识别模型。本发明提供了扩展性好的信号调制方式识别模型，能够提高信号调制方式的正确识别率，对于低信噪比信号尤其有效。
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公开(公告)号：CN107426797A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710291751.7
申请日：2017-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种用于接入网侧的切片管控系统。该系统包括：用于基于网络需求制定接入网侧的切片策略的模块；用于基于所述切片策略向虚拟基站管控模块发送指示消息，以完成切片和虚拟基站之间的关联关系的模块；以及用于根据所述指示消息配置切片所关联的虚拟基站的模块。根据本发明的系统能够有效的管控和控制接入网侧的切片，基于网络需求建立切片和基站之间的映射关系，并灵活地进行动态调整。
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公开(公告)号：CN103945563A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410145813.X
申请日：2014-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种Device to Device通信中的无目标用户检测方法，包括：由源用户广播包括自身ID的设备发现发起消息；以及根据接收该设备发现发起消息的目标用户的模式，确定是否从目标用户向源用户发送设备发现确认消息。采用本发明提供的方法，用户可以根据其意愿在受限模式和开放模式之间进行转换。此外，本发明还增大了D2D通信可以检测到的用户集，提高了D2D通信体验效果。
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公开(公告)号：CN119996024A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510230298.3
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种零日攻击检测方法、装置、存储介质，该方法包含：抓取待测应用网络场景的网络数据包并进行特征提取与预处理操作，得到网络流量特征数据；将所述网络流量特征数据输入至入侵签名检测模型中，与已知的网络流量签名进行匹配，若匹配成功，则识别为已知攻击流量；若未匹配成功，则将所述网络流量特征数据输入至入侵基线检测模型中再次检测，提取未覆盖的攻击指纹特征信息作为增量知识反馈给所述入侵签名检测模型中。该方法能有效提取未覆盖的攻击的指纹特征，检测准确率显著提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115314900B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210494742.9
申请日：2022-05-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W12/122 , H04W4/20 , H04W24/06
Abstract: 本发明提出一种基于本体建模的5GC信令安全漏洞自动发现方法和系统，其特征在于，包括：基于5G协议标准进行本体建模，得到5G网元及网元间的信令交互模型，作为5G虚拟平台，利用该5G虚拟平台生成5G信令实例；基于已知5G信令安全漏洞与缺陷进行本体建模，得到漏洞本体模型，基于该漏洞本体模型表征该5G信令实例中的漏洞利用行为；对该已知5G信令安全漏洞与缺陷进行特征提取，并基于特征提取结果设计安全漏洞与缺陷的检验规则；基于该检验规则，发现该5G信令实例与其漏洞利用行为间的语义关联，以自动推理发现5G信令漏洞与缺陷。本发明可基于已知信令安全风险，自动推导出5G网络所有信令中的类似可利用的安全漏洞。
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公开(公告)号：CN116996250A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310661497.0
申请日：2023-06-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种基于马尔科夫链和场景特征的通信系统异常检测方法和系统，包括：根据实时捕获的交互信令的特征，量化攻击代价系数、攻击复杂性系数、攻击不可检测性、攻击者动机和信令的脆弱性，计算交互信令的攻击成功概率；获取通信系统中用户端在注册态和去注册态间的状态转换，以构建用户端的马尔科夫链，根据用户端的场景特征和马尔科夫链，得到用户端的由注册态转移到去注册态的概率和由去注册态转移到注册态的概率，结合攻击成功概率，确定马尔科夫链的用户状态分布的稳态概率，若稳态概率升高且超过阈值，则判定当前信令为异常信令。所提出的实时异常检测算法能够有效地防止攻击，增强控制平面的安全性。
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公开(公告)号：CN112954742B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110183710.2
申请日：2021-02-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/24 , H04W72/0446 , H04W72/54
Abstract: 本发明提供一种无线资源分配的方法，所述无线资源包括多个切片，所述切片服务多个终端，所述方法包括：1)对无线资源按照时隙分配，对于每个时隙，选出权重最大的切片；2)在所述切片中选出权重最大的终端，将所述时隙分配给该终端；其中所述切片权重与资源需求参数与切片平均速率的比值相关，终端权重与终端的瞬时速率与平均速率的比值相关；以及其中，每J个时隙，基于切片的隔离指数调整所述切片的资源需求参数，其中，所述切片隔离指数表示所述切片所服务的所有终端的服务质量，J为大于等于1的正整数。本发明可以避免资源配置不足或过度，从而使隔离指数稳定在目标值，有效提升了无线资源利用率和资源隔离性能。
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公开(公告)号：CN112769721A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011558618.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种OFDM信号的检测方法，包括：在N个信号接收节点接收信号，其中N为正整数；从每一个节点的接收信号中获取高阶累积量；对每一个节点的接收信号进行EEMD分解后，求取k阶IMF分量的各阶IMF分量与接收信号的相关系数，k为正整数；将N个信号接收节点的高阶累积量与相关系数组合形成特征向量；将所述特征向量送入支持向量机分类器判决是否为OFDM信号，所述支持向量机分类器是基于训练样本集通过训练获得，所述训练样本集包括多条特征向量和分类结果。与现有技术相比，本发明解决了目前单一特征量在低信噪比下不能很好的表征信号的问题，并且为了削弱无线信道中多径传播、隐藏节点等问题，提高OFDM信号识别的正确率。
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公开(公告)号：CN108600135A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810390417.1
申请日：2018-04-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种构建信号调制方式识别模型的方法。该方法包括：根据调制信号循环谱图中多个数据点的特征数据与信号调制方式的关联性，获得由多组分析数据构成的训练集，其中，每组分析数据包括循环谱图中多个数据点的特征数据和对应的调制方式；基于所述训练集，以所述循环谱图中多个数据点的特征数据作为输入，以所述对应的调制方式作为输出，训练分类模型，从而获得信号调制方式识别模型。本发明提供了扩展性好的信号调制方式识别模型，能够提高信号调制方式的正确识别率，对于低信噪比信号尤其有效。
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