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公开(公告)号：CN111431849B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010098831.2
申请日：2020-02-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种网络入侵检测方法及装置，该方法可以通过对所获得的入侵数据进行预处理，并将预处理后的待检测数据输入至预设的入侵检测模型中，得到待检测数据所属类型的检测结果，针对新的入侵数据种类，应用本发明实施例不一定需要重新更新入侵检测模型的情况下，也能够检测出该入侵数据所属种类，进而也就不必频繁对入侵检测模型进行维护，也就减小了维护工作量，另外，入侵检测模型是基于深度因子分解机模型进行训练所得的模型，可见，应用本发明实施例提供的方案不仅能够减小维护工作量，还能提高检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN111355725B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010120695.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络入侵数据的检测方法及装置，其中方法包括：获取各个网段内的数据，将各个网段内的数据输入预先训练好的网络入侵检测模型，得到各个数据对应的检测结果。本发明实施例使用预先训练好的网络入侵检测模型检测各个网段的数据，预先训练好的网络入侵检测模型中低于预设权重阈值的权重的值为零，并且预先训练好的网络入侵检测模型是在低于预设权重阈值的权重置零后的网络入侵检测模型中，成本值最小的网络入侵检测模型，该网络入侵检测模型仅保留权重不低于权重阈值的通道的连接，从而降低了网络入侵检测模型的复杂性和冗余度，减少了网络入侵检测模型过拟合的风险，提高了网络入侵检测模型的识别网络入侵数据的准确率。
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公开(公告)号：CN111835763A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010667126.X
申请日：2020-07-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种DNS隧道流量检测方法、装置及电子设备，获取文本格式的待检测DNS流量数据；将文本格式的待检测DNS流量数据输入预先基于训练完成的神经网络模型，以使神经网络模型对文本格式的待检测DNS流量数据进行特征提取，得到待检测特征向量；并基于待检测特征向量，进行类别划分，得到检测结果；神经网络模型是基于多个DNS流量数据样本和样本真值训练得到的。本发明实施例中，执行特征提取操作的神经网络模型是基于大量的DNS流量数据样本和样本真值训练得到的，与人工提取特征的方式相比，提取到的特征向量的准确性较高。因此，基于提取到的准确率较高的特征向量，得到的检测结果的准确性也较高，提高了DNS隧道流量检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111639696A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010456045.5
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种用户分类方法及装置，涉及计算机技术领域，可以提高对用户分类的准确度，本发明实施例的技术方案包括：获取待识别用户的用户特征和邻接矩阵，其中，邻接矩阵中包括的元素用于表示用户数据集对应的各用户在异质信息网络中对应的节点之间是否存在关联关系，关联关系包括直接关系和间接关系，用户数据集包括待识别用户的用户特征，异质信息网络包括多种类型的节点；然后将待识别用户的用户特征和邻接矩阵输入用户图卷积网络GCN，得到卷积后的用户特征；再将卷积后的用户特征与标签矩阵相乘，得到待识别用户的类别，其中，标签矩阵用于针对用户数据集对应的每个用户，确定该用户属于各个类别的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111371806A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010190283.6
申请日：2020-03-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种Web攻击检测方法及装置，其中方法包括：接收网络Web请求，该Web请求携带超文本传输协议请求格式；将Web请求作为已训练Web入侵检测模型的输入，通过已训练Web入侵检测模型，输出Web请求对应的已标注检测类别，该已训练Web入侵检测模型是基于Web日志文本的样本集训练得到的，待训练Web入侵检测模型是通过将Web日志文本的样本集作为待训练Web入侵检测模型的输入，经CNN网络层基于Web日志文本，提取数据的局部特征和高阶隐含特征，经GRU网络层基于局部特征和高阶隐含特征，提取Web日志文本中上下文之间的序列信息以及经全连接层对序列信息进行分类得到的。
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公开(公告)号：CN111241418A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015549.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06N5/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于局部加权中心性信任推理的信息推荐方法及装置，方法包括：计算每个用户对其邻居用户的信任信息所对应的预设分数的总和，作为每个用户的局部加权中心性分数；针对每个用户，根据对应的局部加权中心性分数对其邻居用户进行筛选，得到该用户的目标邻居用户；根据待推荐用户与其目标邻居用户之间的兴趣关联关系，以及目标用户与其他用户之间的兴趣关联关系，确定待推荐用户与目标用户之间的目标兴趣关联关系；基于目标兴趣关联关系对应的各用户之间的信任信息所对应的预设分数，确定待推荐用户对目标用户的信任分数；根据信任分数，向待推荐用户推荐预设信息。应用本发明实施例，可以提高信息推荐的效率。
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公开(公告)号：CN111027472A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911251533.6
申请日：2019-12-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于视频光流和图像空间特征权重融合的视频识别方法，包括如下步骤：步骤S101，输入视频数据集，视频抽帧得到图片帧集。步骤S102，将S101中得到的图片帧集以视频为单位通过Lucas–Kanade光流算法得到每个视频的光流信息帧并保存为光流帧集。步骤S103，将得到的图片帧集和光流帧集进行二次抽帧得到训练集和测试集。S104-S106，设计卷积层、池化层、自适应融合层对视频的光流信息和图片空间信息进行特征提取并进行特征融合。步骤S107，使用学习到的分类器对测试集进行分类，使用得到的视频分类编码与真实的视频分类编码进行比较，计算代价函数。
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公开(公告)号：CN107801226B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201711113745.9
申请日：2017-11-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/18 , H04W40/20 , H04L12/733 , H04L12/721
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于节点社会相似性和个体中心性的数据转发方法和装置。该方法应用于物联网，该物联网包括多个移动节点；该方法包括：当前移动节点利用万有引力定律确定下一跳移动节点；当前移动节点和下一跳移动节点各自的个体中心性值分别表示万有引力定律中的质量；当前移动节点与下一跳移动节点之间的社会相似性值表示万有引力定律中的距离；个体中心性值和社会相似性值基于当前移动节点和下一跳移动节点之间的相遇频率和相近性来确定；当前移动节点将待转发数据传输至该下一跳移动节点。由此本发明实施例改善了数据转发性能，使得物联网在应用中具有高数据投递率，低延迟、消息传递平均跳数少、消息传递失败率低、能耗低的效果。
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公开(公告)号：CN108600013A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810388188.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/12
Abstract: 本发明实施例提供一种动态网络的重叠社区发现方法及装置，包括：获取待检测动态网络的初始重叠社区集合；确定变化后的待检测动态网络中的变化后的节点集合、以及变化后的节点集合中的节点之间的有向边；确定变化节点集合；根据随机游走算法，记录变化节点与初始重叠社区集合中每个初始重叠社区的相遇次数；计算最大相遇次数与最小相遇次数的平均值；确定相遇次数大于平均值时对应的初始重叠社区，并将变化节点划分到对应的初始重叠社区中，得到变化后的待检测动态网络的重叠社区集合。本发明实施例通过确定变化节点所属的重叠社区，将变化节点划分到所属的重叠社区中，从而发现变化后的动态网络的重叠社区集合。
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