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公开(公告)号：CN107507073A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710828673.X
申请日：2017-09-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06F17/30867
Abstract: 本发明涉及一种基于信任扩展和列表级排序学习的服务推荐方法，首先利用服务排序位置信息并借鉴Plackett-Luce模型，将每个用户表示为已调用服务集合排列的概率分布，基于KL距离进行概率型用户相似度的计算；同时考虑用户间的直接信任关系和间接信任关系，利用Beta信任模型计算直接信任度，利用信任关系的传递特性计算间接信任度，得到综合信任度，构造出目标用户的可信邻居集合；将可信邻居集合融入到矩阵分解模型中，将预测排序列表和正确排序列表之间的交叉熵作为损失函数，设计列表级排序学习算法得到最优的排序模型，输出最符合用户兴趣的推荐列表。本发明具有较高的推荐准确性，能够在保证服务推荐质量的同时还最大程度地满足用户潜在的功能需求。
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公开(公告)号：CN107168797A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710335668.5
申请日：2017-05-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06F9/5038 , G06F9/5072 , G06F9/5077 , G06F2209/5021 , G06Q10/04 , G06Q50/10
Abstract: 本发明属于基于云计算的资源调度技术领域，具体涉及一种云环境下基于动态博弈的资源调度方法，包括以下步骤：构建云环境下基于动态博弈的资源调度模型；基于动态博弈的资源调度模型，根据各用户任务的属性高低分配选择资源的优先权；对任务属性相同的用户采取先申请先选择分配优先权的策略，并将各用户的收益定义为其QoS的满意度；利用逆向归纳法求解博弈的纳什均衡解。本发明针对云环境下多个用户由于同时提交任务而引起的资源竞争问题，建立云环境动态博弈资源调度模型，利用动态博弈理论对各个用户之间的资源竞争进行建模和分析，尽可能地满足所有用户的QoS需求；从而在最大程度上满足各个用户的需求；利用逆向归纳法求解动态博弈模型的纳什均衡解，从而实现了资源最合理有效的配置。
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公开(公告)号：CN106953879A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710335128.7
申请日：2017-05-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/205 , H04L63/1441
Abstract: 本发明属于计算机网络安全防御技术领域，具体的涉及一种最优反应动态演化博弈模型的网络防御策略选取方法包括：基于有限理性条件，利用最优反应动态学习机制，构建基于最优反应动态的攻防演化博弈模型；利用防御方策略选取动态演化过程及防御演化均衡点，对不同防御者之间防御策略选取问题进行了研究；在建立的最优反应动态演化博弈模型基础上，通过具体的算例对该模型进行分析与求解，推广演化博弈模型。本发明建立了有限理性条件下的非合作网络攻防演化博弈模型，通过安排防御方策略选取初始状态，经过不断演化，最优反应动态最终将会使博弈系统达到某个稳定状态，从而得到最优防御策略，本发明提出的方法能够很好的应用于网络安全防御策略选取问题，对网络安全研究能够提供一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN107566387B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710828665.5
申请日：2017-09-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于攻防演化博弈分析的网络防御行动决策方法，包含：引入同一博弈群体策略依存关系的激励因子，构建网络攻防演化博弈模型；对网络攻防演化博弈模型进行均衡求解，得到攻防演化过程中的不同平衡点；根据平衡点确定最优防御策略；并对平衡点进行稳定性分析获取相应的博弈演化趋势。本发明采用引入激励因子并通过复制动态演化方程用于描述网络攻防过程，构建基于改进演化博弈理论的网络攻防演化博弈模型；针对攻防双方均具有多种可选策略的情形进行演化均衡求解，对所求均衡点进行稳定性分析，扩展网络攻防博弈模型及其应用范围，提高模型的实用性和准确性，对网络安全技术具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN106936855B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710334465.4
申请日：2017-05-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于攻防微分博弈的网络安全防御决策确定方法及其装置，该方法包含：依据网络攻防过程及SIR模型构建网络节点的状态演化模型NIRM；根据网络节点状态的迁移路径获取基于状态演化模型NIRM的节点状态变化微分方程组；依据节点状态变化微分方程组构建攻防微分博弈模型ADDG；并根据攻防策略回报及执行代价获取攻防双方在微分博弈过程中的收益函数；根据收益函数及攻防微分博弈模型ADDG，通过动态规划方法求解攻防双方的鞍点策略，确定最优防御策略并输出。本发明解决传统动态博弈分析方法已不能满足实际要求的问题；与现有网络安全防御策略相比，能够对连续、实时对抗条件下的攻防过程进行分析，网络防御决策结果的时效性、针对性和指导意义更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107566387A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710828665.5
申请日：2017-09-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于攻防演化博弈分析的网络防御行动决策方法，包含：引入同一博弈群体策略依存关系的激励因子，构建网络攻防演化博弈模型；对网络攻防演化博弈模型进行均衡求解，得到攻防演化过程中的不同平衡点；根据平衡点确定最优防御策略；并对平衡点进行稳定性分析获取相应的博弈演化趋势。本发明采用引入激励因子并通过复制动态演化方程用于描述网络攻防过程，构建基于改进演化博弈理论的网络攻防演化博弈模型；针对攻防双方均具有多种可选策略的情形进行演化均衡求解，对所求均衡点进行稳定性分析，扩展网络攻防博弈模型及其应用范围，提高模型的实用性和准确性，对网络安全技术具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN106961356A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710282821.2
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置，该方法包含：根据用户QoS需求的模糊性和候选服务QoS值的波动范围，建立区间QoS模型；计算每个基本服务下的候选服务的相似度；结合用户主观偏好计算QoS指标综合权重；根据QoS指标综合权重及相似度，获取每个候选服务的推荐度，通过推荐度对所有候选服务进行排序；根据排序结果选取符合用户QoS需求的服务。本发明计算复杂度小，可行性高，结合主客观偏好向量算出QoS指标综合权重，避免了仅仅利用主观赋权模式或客观赋权模式的片面性，使得权重的确定更加合理；通过推荐度作为衡量候选服务符合用户需求的程度，综合考虑了客观QoS数据和用户主观偏好信息，提高了服务选取的准确性。
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公开(公告)号：CN107197006B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710335146.5
申请日：2017-05-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于全局QoS分解的多约束服务选取方法及其装置，通过建立带有多种约束条件的单目标优化模型实现，该方法包含：根据服务依赖关系传递特性为每一个候选服务建立相应的依赖集合和冲突集合；将全局QoS约束分解为对应每一个服务类的局部QoS约束；并对服务类下不满足局部QoS约束的候选服务进行过滤；检查所有被过滤的候选服务并更新剩余候选服务的依赖集合和冲突集合；通过自适应替换方法进行无解状态的质量标尺组合替换；计算候选服务局部适应度；选取每个服务类中局部适应度最大的候选服务，形成最终组合服务。本发明在复杂度和运行时间得到很大优化，满足用户的实时性需求，缩小候选服务空间的规模，有效保证网络组合服务的质量和性能。
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公开(公告)号：CN107135224B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710334463.5
申请日：2017-05-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Markov演化博弈的网络防御策略选取方法及其装置，该方法包含：根据网络攻防过程中动态攻防博弈，构建多阶段Markov攻防演化博弈模型，该模型包含多个子博弈阶段；针对多阶段Markov攻防演化博弈模型，采用最优防御策略选取算法求解攻防博弈各个阶段的最优防御策略并输出。本发明针对多阶段Markov攻防演化博弈模型模拟网络攻防动态演化过程，从攻防对抗的角度出发，将各个演化阶段之间的状态跳变描述为随机过程，在借鉴Markov过程的基础上，构建多阶段Markov演化博弈；以博弈的折扣总收益为目标函数，引入折现因子ξ对不同阶段的博弈收益进行折扣处理，研究探索网络安全分析方法和防御技术体系，具有重要现实意义。
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公开(公告)号：CN107590243A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710827936.5
申请日：2017-09-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法，首先分析传统Pearson相关系数计算用户相似度存在的缺陷，然后通过WRW模型将用户间的相似关系进行多次传递，从而为目标用户找到更多的相似邻居，有效克服数据稀疏性问题；在基于所有相似邻居预测QoS值的基础上，采用SGMC算法构建服务图模型，以过滤大量性能过低的候选服务，缩小算法寻优空间，确保后续多样性图排序算法快速收敛；最后，采用ONCS策略在服务图模型上寻找最优节点集合，该集合所包含的k个节点即为向用户推荐的兼具推荐准确性和功能多样性的服务列表。本发明具有较高的推荐准确性和较好的功能多样性，能够在保证服务推荐质量的同时还最大程度地满足用户潜在的功能需求。
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