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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：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：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：CN107483486B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710827946.9
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，特别涉及一种基于随机演化博弈模型的网络防御策略选取方法，包含：基于随机动力系统，构建非对称网络攻防随机演化博弈模型；并借鉴高斯白噪声，采用Itó随机微分方程得到网络攻防随机演化博弈系统；采用Milstein方法对网络攻防随机演化博弈系统进行数值求解，获取攻防演化的均衡解；针对攻防演化的均衡解，根据随机微分方程解的稳定性定理对攻防双方的策略选取状态进行稳定性分析，并输出均衡解中的网络安全防御策略。本发明解决传统确定博弈模型应用于网络防御策略选取不够准确等问题，能够更加准确地分析有限理性的攻防决策者之间的随机动态演化过程，增强安全防御策略选取的实用性，对网络安全防御技术具有重要指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107590243B
公开(公告)日：2019-09-06
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
IPC: G06F16/9536 , H04L29/08 , G06K9/62
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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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：CN107273726B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710409764.X
申请日：2017-06-02
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于加速度周期变化规律的设备机主身份实时识别方法及其装置，设备中内置有加速度传感器，设备处理器接收加速度传感器数据并进行身份识别，具体包含如下内容：利用加速度传感器在XYZ三个轴的加速度投影，实时获取其加速度幅度值；并根据周期内加速度幅度值，利用聚类算法统计其周期变化规律，确定机主周期数据点在多维空间中聚焦区域；在预设时间间隔内，实时采集设备加速度传感器三轴数据，计算其对应加速度幅度值，并依据机主周期数据点在多维空间中聚焦区域来判别机主身份。本发明在不过多干扰用户使用习惯的情况下，实现持续的实时身份监控，并减少被冒充的可能性，从而提高安全性，对信息安全具有重要指导意义。
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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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公开(公告)号：CN107483486A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710827946.9
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，特别涉及一种基于随机演化博弈模型的网络防御策略选取方法，包含：基于随机动力系统，构建非对称网络攻防随机演化博弈模型；并借鉴高斯白噪声，采用Itó随机微分方程得到网络攻防随机演化博弈系统；采用Milstein方法对网络攻防随机演化博弈系统进行数值求解，获取攻防演化的均衡解；针对攻防演化的均衡解，根据随机微分方程解的稳定性定理对攻防双方的策略选取状态进行稳定性分析，并输出均衡解中的网络安全防御策略。本发明解决传统确定博弈模型应用于网络防御策略选取不够准确等问题，能够更加准确地分析有限理性的攻防决策者之间的随机动态演化过程，增强安全防御策略选取的实用性，对网络安全防御技术具有重要指导意义。
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