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公开(公告)号：CN115329985A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211087378.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无人集群智能模型训练方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，该方法将无人集群的训练划分为簇内集中式联邦学习和簇间分布式联邦学习两个阶段，簇内集中式学习时，簇头作为模型所有者来和簇内节点进行参数传递，并进行模型聚合，从而缓解了传统的集中式联邦学习方式存在的通信拥塞和计算瓶颈的技术问题；并且，簇间分布式学习时，由于只有邻居簇头间进行参数传输和模型聚合，所以与传统分布式联邦学习相比，本发明还能有效地减少通信能耗。
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公开(公告)号：CN113132414B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110500708.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开一种多步攻击模式挖掘方法，实现基于少量先验知识的初始攻击模型启发式的生成新的攻击模型，并能够根据图匹配计算预测概率。包括：敏感信息与告警日志融合算法：针对告警日志的误报和漏报性质，将从流量数据中筛选出的敏感信息和告警日志通过IP相似度聚簇、攻击簇内合并和过滤、攻击簇间筛选三种算法进行融合。多步攻击模型：多步攻击模型定义如下其中N表示某类攻击的实际攻击过程步数，ABC代表多步攻击中每一个单步攻击的属性特征值。启发式多步攻击模型生成和攻击预测算法：通过图的概率匹配达到针对多步攻击的预测，步骤包括匹配对应点、计算概率值、生成多步攻击图模型、衡量转换。本发明通过启发式生成新攻击模型为攻击预测提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN113132414A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110500708.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开一种多步攻击模式挖掘方法，实现基于少量先验知识的初始攻击模型启发式的生成新的攻击模型，并能够根据图匹配计算预测概率。包括：敏感信息与告警日志融合算法：针对告警日志的误报和漏报性质，将从流量数据中筛选出的敏感信息和告警日志通过IP相似度聚簇、攻击簇内合并和过滤、攻击簇间筛选三种算法进行融合。多步攻击模型：多步攻击模型定义如下其中N表示某类攻击的实际攻击过程步数，ABC代表多步攻击中每一个单步攻击的属性特征值。启发式多步攻击模型生成和攻击预测算法：通过图的概率匹配达到针对多步攻击的预测，步骤包括匹配对应点、计算概率值、生成多步攻击图模型、衡量转换。本发明通过启发式生成新攻击模型为攻击预测提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN112751625A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201911051815.1
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种单光子全光量子路由系统及方法，该系统包括：输入装置、光子波导、媒介装置、以及输出装置；所述输入装置与所述光子波导通过第一光开关连接，所述输出装置与所述光子波导通过第二光开关连接；所述输入装置包括：控制输入单元和信号输入单元；所述媒介装置包括：与所述光子波导相耦合的微腔，在所述微腔内设置有辅助系统，所述辅助系统分别与所述光子波导中传输的控制光子及两路信号光子量子态作用；所述输出装置包括控制输出单元和信号输出单元。利用本发明，可以实现确定性的单光子全光全量子路由，并且有效地降低了实现成本和难度。
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公开(公告)号：CN109327480B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201811532387.X
申请日：2018-12-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种新的多步攻击场景挖掘方法。该方法分为线下模式和线上模式两部分。在线下模式下，用户利用已知真实攻击告警日志通过神经网络进行训练剔除错误告警，再经过告警聚合处理和因果关联攻击序列生成等一系列处理进而生成贝叶斯网络攻击图；在线上模式下，用户可以利用大量线上告警日志对之前线下模式生成的神经网络和贝叶斯网络攻击图进行更新迭代，从而使迭代后的攻击图更加完整和准确，最后，我们从贝叶斯网络攻击图中提取多种多步攻击场景。采用本发明的技术方法，可以通过对告警日志的误报消除从大量冗余的告警日志中发现攻击模式、构建多步攻击场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111861845A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010570456.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开一种基于阈值分割和直方图均衡的可逆水印方法，能够实现在一张彩色载体图像中嵌入较多的秘密信息，并且能够成功地从载密图像中提取出秘密信息并实现原始图像的无失真恢复。包括：水印嵌入阶段，将秘密信息嵌入到载体图像中生成载密图像；水印提取、载体无失真恢复阶段，负责将秘密信息从载密图像中提取出来，并无损恢复原始图像。本发明通过构造基于阈值分割和直方图均衡的可逆水印方法，增大了载体图像的嵌入容量，在嵌入水印的同时增强图像对比度，获得较好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN111861844A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010568588.6
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开一种基于图像分块认证的可逆水印方法，能够实现可逆水印与脆弱水印以双模的方式嵌入到图像载体，实现定位图像信息篡改并且对篡改区域的主要信息进行恢复，同时秘密信息得到正确提取的功能。包括：载体嵌入水印，负责将秘密信息和用于篡改定位和篡改还原的脆弱水印嵌入到载体图像；秘密图像提取信息可逆恢复，负责从还原的载密图像提取秘密信息，并且还原原始载体图像的内容。本发明通过构造基于图像分块认证的可逆水印方法，为图像可逆信息隐藏提供了新的设计思路。
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公开(公告)号：CN111644168A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010313678.0
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: B01J23/06 , B01J23/34 , B01J23/72 , B01J23/745 , B01J23/75 , B01J23/755 , B01J35/00 , C25B1/30 , C25B11/06
Abstract: 本发明涉及一种缓慢升温制备原子级催化剂以大幅提升过氧化氢产量的方法，属于材料科学与工程技术和化学领域。本发明制备的催化剂原料为酞菁金属与碳纳米材料，涉及的金属有Fe、Co、Ni、Mn、Cu、Zn等非贵金属元素。首先配置含一定负载比例的酞菁金属与前驱体氟化碳纳米管混合液A，常温下进行超声、搅拌，使其充分反应并负载均匀，待负载完成后去除分散溶剂，把制备好的中间产物B放入管式炉中，惰性气体条件下加热数小时，得到产物C。本方法具有操作简单、效率高、应用范围广等优点。相对于传统制备过氧化氢的方法具有易操作、产量高、安全可靠等优势。
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公开(公告)号：CN107623697B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710942981.5
申请日：2017-10-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于攻防随机博弈模型的网络安全态势评估方法，属于网络安全评估技术领域，步骤为：A.对网络安全设备的日志信息收集并融合、关联为资产、威胁、脆弱性等安全数据集；B.基于步骤A的数据进行安全事件评估，并获得安全数据集；C.基于步骤A和B，构建威胁传播访问关系网络；D.构建攻防博弈模型，并根据评估算法评估安全态势，并获得防护措施。此安全态势综合网络的完整性、机密性、可用性三方面安全属性，并分析了威胁传播对态势评估的影响，利用攻防随机博弈模型进行态势评估，贴合实际场景，并给出防护措施，降低安全风险。
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公开(公告)号：CN107800705A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711065078.1
申请日：2017-11-02
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L63/145 , H04L9/001 , H04L67/34
Abstract: 本发明公开一种基于信息隐藏技术的木马植入途径，实现对用户数据的盗取。首先设计可用于隐藏木马程序的信息隐藏算法，包括信息加密预处理、秘密数据嵌入、秘密数据提取和解密。其次使用设计的信息隐藏算法将木马程序当作秘密数据嵌入到载体图像中，并将木马提取程序的可执行文件、嵌入木马程序的图片、可执行木马注入程序以普通文件格式上传到网络服务器。用户浏览挂马网站时被投放木马，木马运行之后先隐藏自身然后对盗取的用户数据在本地进行加密之后同样采用信息隐藏算法隐写到载体图像。最后木马集成的自动发博客脚本将载密多媒体文件上传至社交网络，黑客从而可以通过开放的社交网络渠道下载并提取秘密数据。采用本发明提出的方案，可以实现信息的隐蔽通信盗取，同时具有抗取证、防追踪的优点。本发明同时证明在社交网络如微信、QQ等即时通信中，如果此类型木马被利用，则可能造成用户隐私泄露。
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