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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：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：CN118573443A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410700301.9
申请日：2024-05-31
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技术领域，特别涉及一种基于智能时滞微分博弈的蜜罐部署方法、系统及服务器，基于威胁模型和防御模型构建网络节点状态演化的时滞微分博弈方程，并依据攻防对抗中攻防双方采取改变当前网络节点状态所带来的收益及开销来设置攻防收益函数，其中，所述网络节点状态包括正常状态、感染状态、保护状态和受损状态；利用时滞微分博弈方程和攻防收益函数构建用于表示网络欺骗攻防行为和节点状态演化过程的时滞微分博弈网络欺骗部署模型，并将网络欺骗部署模型转化为二人零和马尔科夫博弈模型，以通过模型求解获取最优蜜罐部署策略。本发明通过有效刻画无标度网络环境下网络节点的演化状态并利用网络节点演化的时滞微分状态方程构建蜜罐攻防时滞微分博弈模型，利用模型求解来实时输出复杂网络环境下不同度节点攻防双方最佳策略，保证蜜罐部署的合理性，以达到目标网络保护数据安全的目的，具有较好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116962050A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310933513.7
申请日：2023-07-27
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技术领域，特别涉及一种基于Flipit智能博弈的网络欺骗防御决策方法及系统，基于移动欺骗攻击面构建Flipit博弈欺骗防御模型，利用Flipit博弈欺骗防御模型从空间和时间维度来表征欺骗攻防过程；基于Flipit博弈模型、折扣收益、阶段转移概率及攻防双方收益函数将欺骗攻防过程建模为多阶段时空决策欺骗博弈模型，以分析攻击者策略发生改变时防御者欺骗策略的变化，符合网络攻防交互实际场景；利用深度强化学习算法对多阶段时空决策欺骗博弈模型攻防博弈过程进行求解并获取防御者最佳欺骗策略，以防止攻击者获取目标网络环境中重要资产信息。本发明从时间决策和空间决策选取最优防御策略，可提升网络欺骗防御有效性，满足复杂网络空间防御场景中实际应用。
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公开(公告)号：CN113992539B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111262054.1
申请日：2021-10-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L43/0852 , H04L43/0876 , H04L45/02 , H04L45/24 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于网络信息安全技术领域，特别涉及一种网络安全动态路由跳变方法及系统，依据实时的网络链路延迟信息和端口流量传输情况评估网络路径拥塞程度；根据网络拓扑计算源主机到目的主机的所有路径，依据网络路径拥塞程度评估结果动态调整路径权重，并通过路径权重和随机数选取跳变路径，同时通过逆序添加和优先级覆盖策略更新流表项。本发明通过加权随机路由选择将流量分散到多条路径中，提高监听攻击的难度和代价；通过网络状态约束动态调整路由路径权重，避免链路拥塞，提高路由跳变的可用性，并进一步通过实验数据表明，本案方案既可以保证网络的正常通信时延和CPU负载，又可以有效抵御监听攻击，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113992539A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111262054.1
申请日：2021-10-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L43/0852 , H04L43/0876 , H04L45/02 , H04L45/24 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于网络信息安全技术领域，特别涉及一种网络安全动态路由跳变方法及系统，依据实时的网络链路延迟信息和端口流量传输情况评估网络路径拥塞程度；根据网络拓扑计算源主机到目的主机的所有路径，依据网络路径拥塞程度评估结果动态调整路径权重，并通过路径权重和随机数选取跳变路径，同时通过逆序添加和优先级覆盖策略更新流表项。本发明通过加权随机路由选择将流量分散到多条路径中，提高监听攻击的难度和代价；通过网络状态约束动态调整路由路径权重，避免链路拥塞，提高路由跳变的可用性，并进一步通过实验数据表明，本案方案既可以保证网络的正常通信时延和CPU负载，又可以有效抵御监听攻击，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110300106B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910552217.6
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
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Markov时间博弈的移动目标防御决策选取方法、装置及系统，该方法包含：构建移动目标攻防策略集合；分析基于Markov时间博弈的移动目标防御过程，构建Markov时间博弈移动目标防御模型；对Markov时间博弈移动目标防御模型进行均衡求解，确定其对抗过程中最优策略。本发明在分析移动目标攻防过程基础上，构建Markov时间博弈模型，基于折扣总收益设计移动目标防御博弈的目标准则函数，实现对多阶段攻防博弈量化分析；基于非线性规划多阶段博弈均衡计算设计多阶段最优防御策略选取算法；进一步通过实验研究成果表明，能够有效刻画对抗过程并正确选取最优策略，以确保移动目标防御实施准确性，帮助网络安全管理人员更好的决策。
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公开(公告)号：CN113487015A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110766192.7
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉图像识别技术领域，特别涉及一种基于图像亮度随机变换的对抗样本生成方法及系统，收集用于视觉图像分类识别的样本数据，包含输入图像、以及与输入图像对应的标签数据；构建用于生成对抗样本的深度神经网络模型；通过对样本数据输入图像亮度随机变换进行数据增强，利用动量迭代FGSM图像对抗算法对网络模型求解，在目标损失函数关于输入梯度方向上寻找对抗扰动，并对对抗扰动进行无穷范数限制，通过最大化样本数据在网络模型上的目标损失函数来生成对抗样本。本发明将图像亮度随机变换引入到对抗攻击中，有效消除对抗样本生成过程过拟合，提高对抗样本攻击成功率和可迁移性，为构建更加鲁棒图像分类识别系统打下良好基础。
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