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公开(公告)号：CN118860714A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410901906.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于知识图谱语义嵌入的日志异常检测方法及系统，该系统包括：预处理模块，基于Drain算法从半结构化的日志消息中识别出数据序列，所述数据序列包含事件序列以及变量序列，并保持变量与事件的映射关系；KG生成模块，根据预处理模块生成的数据序列，将事件作为实体，提取实体和关系，完成日志知识图谱构建；语义分析模块，对数据序列进行事件语义提取，获得事件语义向量，并将事件语义向量输入至训练模块；训练模块，以事件语义向量为输入，利用LSTM进行训练；检测模块，以事件语义向量为输入，利用LSTM进行日志异常检测。本发明利用面向日志异常检测知识图谱，充分挖掘日志消息中的语义信息，从而提高异常检测的精度。
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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：CN117235639A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311012710.1
申请日：2023-08-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N5/046
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统，该方法包括：基于知识图谱构建日志异常检测知识库，集合现有日志异常检测知识；包括：从现有文献和案例中提取知识，初步构建日志异常检测知识库；通过相似实体合并方法优化日志异常检测知识库；基于强化学习构建推理引擎，推理引擎以日志异常检测知识库为数据支持，以强化学习算法为核心，通过生成推荐策略、实施策略以及策略反馈的过程中，不断调整和优化推荐结果，同时也反馈给日志异常检测知识库，驱动日志异常检测库的演化，以不断优化和适应检测需求。本发明通过构建知识库，提供日志异常检测的辅助决策建议，降低了使用日志异常检测的难度，提高其易用性和通用性。
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公开(公告)号：CN116611062B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310438918.3
申请日：2023-04-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F21/56 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种基于图卷积网络的内存恶意进程取证方法与系统。该方法包括：步骤1：逆向重建内存映像的虚拟内存空间；步骤2：根据重建的虚拟内存空间提取进程的内存转储，根据所述内存转储提取所述进程的函数调用图FCG；步骤3：生成进程的FCG中每个函数节点的特征向量，进而得到特征向量化后的FCG；步骤4：构建并训练基于图卷积网络的进程分类模型ProcGCN；步骤5：将进程对应的特征向量化后的FCG输入至训练好的ProcGCN，得到该进程FCG的良性或恶意分类结果。
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Patent Agency Ranking
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：CN114880088A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210440804.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于密码资源调度技术领域，具体涉及一种多源和多目标的密码资源调度方法，包括初始化密码资源节点和密码任务节点的相关参数；确定每个密码资源节点是聚焦节点还是周边节点，并确定聚焦节点的收拢域；对于每个密码任务节点，计算单节点保障能力，对于每个聚焦节点，计算聚焦权值；根据单节点保障能力和聚焦权值更新每个密码资源节点的速度，各密码资源节点通过计算出的速度更新自己的位置，经过反复迭代，最终得出各个密码资源节点的最优位置和最优整体布局。本发明能够保证在密码任务节点出现密码资源需求时，在总体保障能力满足要求的情况下，密码资源能在尽可能短时间内部署到密码任务节点，同时不会出现多个密码资源节点过度聚集情况。
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公开(公告)号：CN114860964A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210373431.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/383 , G06F16/335 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种基于多阶段相似性判定的网络部署方案推荐方法及系统。该方法包括：接受用户需求信息，用户需求信息包括目标有向图和目标文本；提取目标文本的文本概貌特征，并将其与需求库中各需求的文本概貌特征进行比较，以便从需求库中筛选得到与目标文本的概貌相似的所有需求并加入文本概貌相似集合Pt；提取目标有向图的图形概貌特征，并将其与文本概貌相似集合Pt中各需求的图形概貌特征进行比较，以便从文本概貌相似集合Pt中筛选得到与目标有向图的概貌相似的所有需求并加入图形概貌相似集合Pg，将图形概貌相似集合Pg作为需求推荐集合；查询需求推荐集合中各需求所对应的网络部署方案，并按照相似度从大到小的顺序依次推荐给用户。
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公开(公告)号：CN110166428B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910292304.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于强化学习和攻防博弈的智能防御决策方法及装置，该方法包含：在有限理性约束下构建攻防博弈模型，并生成用于提取博弈模型中网络状态与攻防动作的攻防图，该攻防图设定为以主机为中心，攻防图节点提取网络状态，攻防图边分析攻防动作；防御者在网络状态转移概率未知时，通过在线学习得到防御收益使得防御者面对不同攻击者时自动做出最优防御策略的选择。本发明有效压缩博弈状态空间，降低了存储和运行开销；防御者在与攻击者对抗中依据环境反馈进行强化学习，在面对不同攻击时能自适应做出最优选择；提升防御者学习速度，提高了防御收益，减少对历史数据依赖，有效提升防御者决策时的实时性和智能性。
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公开(公告)号：CN111953679A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010802587.3
申请日：2020-08-11
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，特别涉及一种内网用户行为度量方法及基于零信任的网络访问控制方法，度量过程中：对用户信任值度量指标划分若干等级区间，并设置相应数目的标准正态信任云；设定滑动窗口和滑动窗口时间周期，依据用户行为数据采集滑动窗口内数个时间周期度量指标实际值；将每一个度量指标进行分级并标准化；设置多个度量指标正态信任子云，结合度量指标正态信任子云获取度量指标实际正态信任云；依据实际正态信任云与标准正态信任云的相似度，得到所度量用户行为的信任等级。本发明引入零信任对用户在网络中的行为周期性持续监测，提升网络主动防护性能，便于实际场景应用，具有较好的应用前景。
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