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公开(公告)号：CN118296401A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410404727.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种短文本匹配方法及系统。该方法可分两个方面：一方面，在知识表示方面，采取知识表示学习增强的方法，通过对文本进行词嵌入和句子特征两方面的知识表示学习，增加特征提取能力；另一方面，在特征融合方面，采用借助外部知识库改善短文本匹配任务的识别率，使用单个句子的义原知识信息、句法依存信息以及句子之间的语义相似度信息进行多特征融合增强。通过知识学习表示增强和多特征融合，提高文本匹配任务的识别准确率，进而促进复述、阅读理解、文本蕴含等子任务的发展。
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公开(公告)号：CN117579497A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311536366.6
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及网络安全防护技术领域，特别涉及一种基于时滞演化博弈的蜜罐攻防对抗策略预测方法及系统，结合蜜罐攻防历史博弈信息及成本和收益之间的均衡设置攻防双方时滞因子，基于决策者集合、攻防策略集合、攻防策略概率分布、攻防博弈策略收益函数集合及攻防双方时滞因子对攻防演化博弈过程进行建模，获取用于刻画时滞因子作用下攻防策略动态演化轨迹的蜜罐攻防时滞演化博弈模型；对蜜罐攻防时滞演化博弈模型进行演化稳定策略求解，以依据求解结果输出蜜罐攻防对抗最佳防御策略。本发明通过分析时滞对策略演化规律的影响来构建蜜罐攻防演化博弈模型，并通过演化稳定求解增强攻击行为的预测能力，降低攻击决策效能，能够在实际应用场景中部署实施。
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公开(公告)号：CN116664922A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310567511.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于缩放变换的智能对抗攻击样本生成方法及系统，获取原始图像数据及其对应先验标签；基于迭代优化方法在原始图像数据中添加扰动，以生成对抗样本并输出，其中，每次迭代中对上一轮迭代生成的对抗样本图像数据进行多次缩放扩充处理，将缩放扩充处理后的图像数据输入至网络模型并利用梯度优化方法计算目标损失函数梯度，依据目标损失函数梯度来获取当前迭代中扰动，并将扰动添加到上一轮迭代生成的对抗样本，以生成当前迭代的对抗样本。本发明可有效扩充训练集并减轻对抗样本生成过程中的过拟合，提高对抗样本迁移性和黑盒攻击成功率，提升对抗样本生成质量，便于图像分类、目标检测、人脸识别等场景应用。
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公开(公告)号：CN110417733B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910549015.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法、装置及系统，该方法包含：将攻防演化过程抽象为拟生灭过程QBD，引入学习程度和噪声因子刻画随机扰动下攻防参与者策略学习调整的动态演化轨迹，构建QBD攻防随机演化博弈模型；依据QBD攻防随机演化博弈模型建立拟生灭攻防对抗过程的平衡方程；对平衡方程进行求解，获取拟生灭攻防对抗过程的策略平衡概率分布；依据策略平衡概率分布，得到最具威胁的攻击策略。本发明更贴近于实际攻防对抗场景，考虑攻防演化过程中随机扰动影响，提出拟生灭攻防随机演化博弈模型，增强预测攻击行为能力，提升攻击预测准确性和模型有效性，对于网络安全技术发展都具有重要指导意义。
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公开(公告)号：CN110099045A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910275813.4
申请日：2019-04-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于定性微分博弈和演化博弈的网络安全威胁预警方法及装置，该方法包含：结合网络系统功能及其拓扑结构，构建多维网络安全状态空间；引入定性微分博弈，构建攻防定性微分博弈模型，并依据该攻防定性微分博弈模型获取攻防界栅；引入演化博弈，构建攻防演化博弈模型，并依据该攻防演化博弈模型，获取网络安全状态演化轨迹；根据网络安全状态演化轨迹与攻防界栅之间的多维空间欧式距离，获取不同安全状态的威胁程度。本发明解决基于传统博弈理的威胁分析方法时间非连续性与完全理性的问题，更加贴近攻防实际的进行网络安全分析，提高预警时效性、客观性和准确性，对于网络安全技术发展都具有重要指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109379334A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811063741.9
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种网络安全风险评估指标权重自适应构建方法及装置，该方法包含：获取网络安全风险中信息资产指标评估值和初始状态的权重；依据评估值和权重获取资产指标评估均值，并通过欧式距离依次获取评估值与均值之间的偏移程度；依据偏移程度获取权重影响因子，并通过权重影响因子得到新的权重；依据新的权重返回获取资产指标评估均值，进行新一轮的轮询，通过权重是否达到稳定值来判定轮询机制的结束，并以末轮输出确定最终信息资产风险评估指标集和权重集。本发明能够合理减小环境因素和专家主观性对评估值影响，摆脱对历史数据依赖，具有较强实用性和可操作性，为构建高质量的资产评估指标集提供技术支持。
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公开(公告)号：CN109327427A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810467126.8
申请日：2018-05-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种面对未知威胁的动态网络变化决策方法及其系统，包括以下步骤：根据当前网络状态，构建局中人的类型空间；局中人根据先验信念判断对方的类型，并根据所述类型获取可选攻防策略集合；根据所述网络状态和攻防策略集合，获得系统状态转移概率；针对所选攻防策略获取攻防博弈双方的收益，并结合所述系统状态转移概率，构建基于不完全信息马尔科夫博弈的移动目标防御模型；将所述移动目标防御模型的求解等价转化为目标函数，得到最优的移动目标防御策略。本发明解决了面对未知威胁的基于有限网络资源选取最优防御策略，以实现网络性能开销和MTD防御收益的平衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN117220995A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311334629.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络安全防护技术领域，特别涉及一种基于智能实时博弈的网络欺骗防御策略优选方法及系统，利用传染病模型分析网络攻防行为中网络安全状态演化过程，将网络欺骗防御中节点状态的转移过程表示为微分方程，基于收益回报和开销设置博弈双方的收益函数；基于攻防博弈双方收益函数并采用多智能体深度强化学习方法对网络欺骗攻防微分博弈模型进行纳什均衡求解，以依据求解结果获取网络欺骗防御最佳策略。本发明通过网络欺骗微分博弈模型并基于深度强化学习来选取最佳欺骗防御策略，能够使防御者可根据攻击者的策略实时调整欺骗资产的部署，保证避免攻击者发现欺骗资产同时，平衡欺骗防御效果和欺骗资源的开销，便于实际网络场景中的应用部署。
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公开(公告)号：CN112003854B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010840546.3
申请日：2020-08-20
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，涉及一种基于时空博弈的网络安全动态防御决策方法，依据网络攻防动态时空对抗特性，构建多维变换移动目标防御模型，多维变换移动目标防御模型中攻防双方通过实施攻防策略控制的网络表面由探测面、攻击面及检测面共同决定；依据多维变换移动目标防御模型，分析攻防博弈过程并刻画移动目标防御安全状态演化过程；利用微分博弈分析连续网络攻防过程，构建移动目标防御时空决策模型；针对移动目标防御时空决策模型，通过量化攻防收益并进行鞍点均衡策略求解，确定最优时空防御策略。本发明基于博弈模型实现兼顾空间策略和时间策略的防御决策，增强网络安全防御决策的针对性和时效性，提升网络安全防御效能。
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公开(公告)号：CN114510691A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111654666.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于身份认证识别技术领域，特别涉及一种基于孪生网络模型的击键身份认证识别方法及系统，基于孪生网络构建击键身份识别模型，并对模型进行训练测试；收集目标注册用户多个击键事件样本，利用击键身份识别模型提取每个击键事件特征序列并获取目标注册用户每个击键事件样本与其剩余击键事件样本特征相似度，将获取的目标注册用户相似度均值作为该目标注册用户的识别认证阈值；收集待认证识别用户多个击键事件样本，利用击键身份识别模型提取每个击键事件特征序列并获取待认证识别用户击键事件特征与目标注册用户击键事件特征相似度，根据目标注册用户识别认证阈值来判定该待认证识别用户是否为目标注册用户，提升准确率，便于实际场景应用。
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