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公开(公告)号：CN112380274B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011276874.1
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/2458 , G06F18/214 , G06F18/23213
Abstract: 本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种面向控制过程的异常检测方法，系统架构分为训练阶段和测试阶段两部分，训练阶段中，将所述训练集的所述传感器数据经过离散化步骤后输入关联规则挖掘步骤，将所述执行器的数据直接输入关联规则挖掘步骤之后，则通过关联规则挖掘算法生成关联规则；测试阶段中，所述传感器数据离散化后，与执行器数据和标签属性一起输入到异常检测模型，所述异常检测模型利用关联规则挖掘算法，最终输出检测结果。通过上述手段实现一种面向工业控制系统的基于关联规则的异常检测方法，将更多的关联规则用于异常检测过程中，并在保证一定召回率的情况下，有效的减少误报，在保证不影响结果的情况下，避免大量关联规则降低效率。
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公开(公告)号：CN114824062B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210502344.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种自旋轨道矩驱动的梯度合成反铁磁及其存储器应用，所述梯度合成反铁磁包括：衬底、第一梯度层、反铁磁耦合层、第二梯度层；所述反铁磁耦合层位于所述第一梯度层与所述第二梯度层之间；通过所述反铁磁耦合层对所述第一梯度层与所述第二梯度层反铁磁耦合；所述第一梯度层与所述第二梯度层梯度相反。自旋轨道矩驱动的梯度合成反铁磁的热稳定性有极大提高，且翻转电流密度相比传统磁隧道结显著降低，能够实现超高密度、超低功耗信息存储。
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公开(公告)号：CN114824062A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210502344.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种自旋轨道矩驱动的梯度合成反铁磁及其存储器应用，所述梯度合成反铁磁包括：衬底、第一梯度层、反铁磁耦合层、第二梯度层；所述反铁磁耦合层位于所述第一梯度层与所述第二梯度层之间；通过所述反铁磁耦合层对所述第一梯度层与所述第二梯度层反铁磁耦合；所述第一梯度层与所述第二梯度层梯度相反。自旋轨道矩驱动的梯度合成反铁磁的热稳定性有极大提高，且翻转电流密度相比传统磁隧道结显著降低，能够实现超高密度、超低功耗信息存储。
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公开(公告)号：CN112436967B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011284942.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: H04L41/06 , H04L41/069 , H04L67/12 , H04L41/0631
Abstract: 本申请公开了工业互联网设备异常后的安全处理方法和装置，该方法包括：接收异常消息，其中，异常消息用于指示生产设备发生异常，异常消息中携带有生产设备发生异常前的生产日志，生产日志记录有生产设备在完成预定生产任务时已经生产的产品的第一数量；从生产日志中获取已经生产的产品的第一数量；获取预定生产任务需要的产品的总数，得出总数和第一数量的差值；向其他生产设备发送生产消息。通过本申请解决了相关技术中工业互联网设备生产设备发生故障可能导致影响生产进度的问题，在某种程度上加快了生产进度。
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公开(公告)号：CN114021122A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111286915.X
申请日：2021-11-02
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于时序网络的交互增强型恶意变种检测方法。首先，通过恶意家族生态系统网构造阶段构建一个大规模的贴近实际的恶意家族生态系统网，之后有区分地为每个进程实体通过时序嵌入阶段学习一个时序嵌入；并通过结构嵌入阶段学习一个结构嵌入，最终通过变种检测阶段集成两个嵌入输入到多层感知器进行多分类。本发明提供的方法可针对细粒度恶意软件家族生态系统网络中的每个未知进程，有针对性地学习高效的时序嵌入和准确的结构嵌入，端到端交互增强的嵌入算法能够结合关键邻域之间有价值的显式和隐式交互，以提高检测准确性，基于时间的强相关团算法能有效提高检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108111383B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201711428543.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于SDN的跨域容器虚拟网络组建方法，为属于同一用户的跨域docker容器集群提供虚拟二层网络连通，为属于不同用户的容器集群提供流量隔离。概括而言，主要包括：1.地址复用，在混合云中所有租户共享的网络基础设施上，运用网络虚拟化技术，向用户提供虚拟化的、地址可复用的网络抽象；二层连通，为满足应用内部的网络需求，提供基本的跨域虚拟网络功能；租户隔离，为分属于不同用户的Docker容器提供网络隔离。
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公开(公告)号：CN112507330A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011216690.6
申请日：2020-11-04
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种基于分布式沙箱的恶意软件检测系统，系统分为分布式沙箱系统、API序列检测模型和输出模块。分布式沙箱系统分为任务调度模块和自动化软件爬取与下发模块，自动化软件爬取与下发模块作为从外部获取训练数据的模块，所述任务调度模块应用所述训练数据，并通过分布式处理方式实现对系统外部数据和训练数据处理前的沙箱资源分配；所述API序列检测模型采用神经网络方法，输出根据输出数值判断该软件是否为恶意软件的结论。通过上述方式实现了一种可用于未知恶意软件的检测，采用分布式沙箱系统高效运行软件样本分析数据，最终根据沙箱运行报告中的API序列，对软件对恶意性进行有效的判断的系统。
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公开(公告)号：CN112491894A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011369272.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种基于时空特征学习的物联网网络攻击流量监测系统，通过原始流量预处理将每个数据包转换为二维图像格式，然后利用卷积神经网络方法，构造基于原始流的CNN分类模型实现学习数据包内部的空间特征，在网络流层次，系统利用循环神经网络方法构造基于原始流的LSTM分类模型实现学习数据包间的时序特征，最终，在综合利用两种深层神经网络的特征学习能力的基础上，得到准确刻画网络流量行为的网络流时空特征，并最终用于攻击流量检测。上述方案中，由于本发明模型明显优于其他网络攻击检测模型，使得系统可达到很高的精度、精确度、召回率。
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公开(公告)号：CN112491837A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011283335.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请公开了基于工业互联网设备状态的安全控制方法和装置，该方法包括：获取制造设备的状态；根据制造设备的状态从配置表中获取在该状态对应的接收报文的频率；在预定时长内，接收到需要转发给制造设备的报文并进行保存；判断在预定时长内接收到的报文的频率是否大于从配置表中获取到的频率，如果大于，则从接收到的报文中选择部分报文发送给制造设备。通过本申请解决了相关技术中工业互联网设备在某种状态下接大量报文可能导致存在安全隐患的问题，提高了工业互联网中设备控制的安全性。
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公开(公告)号：CN107391613B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710538752.7
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种工业安全主题多文档自动消歧方法及装置，所述方法包括：创建具有多种维度的DAG主题结构图，所述DAG主题结构图中的全部主题形成主题集合；获取输入的关键词，并采集与所述关键词相关的多个文档，所述多个文档形成文档集合；为所述文档集合中的各个文档标注相应的标签；将所述DAG主题结构图和标注标签后的文档集合，输入多子模函数中，并对所述多子模函数进行优化；根据优化结果，确定出目标主题子集，所述目标主题子集为所述主题集合的子集；基于所述DAG主题结构图，确定与各个文档的标签相关联的主题；针对所述目标主题子集中的各个主题，将与所述主题相关联的文档分为一组。
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