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公开(公告)号：CN118631477A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310221375.X
申请日：2023-03-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/0985 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种基于元学习的小样本恶意域名检测方法及装置。所述方法包括：将DNS场景建模为异质图；所述异质图的节点包括：客户端、域名和IP地址，所述异质图的边包括：客户端查询域名、域名解析为IP地址和域名的规范名称；基于异质图神经网络HGT来学习域名的节点表示，以得到更新后的域名特征向量；使用基于元学习的小样本分类器对所述更新后的域名特征向量进行分类，以得到恶意域名检测结果。本发明可以获取更好的恶意域名检测效果。
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公开(公告)号：CN116668076A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310469493.2
申请日：2023-04-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种基于异质图鲁棒对抗学习的恶意域名检测方法和装置。所述方法包括：将DNS场景建模为一个原始异质图；其中，所述原始异质图中的节点包括：域名、客户端和IP地址；对原始异质图进行攻击注入，以得到若干个受攻击图；基于DoDe‑CL模型和多层感知机，计算原始异质图和受攻击图中的域名嵌入表示后，对同一域名进行域名嵌入表示组合，并根据组合后的域名嵌入表示，得到所述DNS场景中的恶意域名检测结果。本发明可以提升模型面对基于异质图的攻击时的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116628303A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310462355.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/958 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F40/186 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习的半结构化网页属性值抽取方法和系统，涉及互联网领域，首先根据DOM树简化算法检索变量节点的DOM树视角提示，然后设计包含任务描述的任务模板获得模板视角提示信息，最后引入基于encoder‑decoder结构的预训练语言模型，并以“提示”为核心操作，全面分析领域数据特点和目标任务特点，设计两种视角的提示信息，通过模板填充融合双视角提示信息，通过提示学习的方式在语义层面和任务层面联合引导预训练语言模型进行任务学习，实现预训练语言模型和属性值抽取任务的有效结合，实现了领域标注数据稀缺场景下优越的模型性能。
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公开(公告)号：CN116170168A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210253611.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开一种基于深度支持向量数据描述的DGA域名检测方法及系统，涉及网络安全领域，为解决解决已有工作检测未知DGA家族方法单一、检测率低的问题，本发明首先从真实DNS流量获取不可解析域名作为待检测域名，然后对不可解析域名提取特征向量，最后将特征向量输入至深度支持向量数据描述算法模型中，判别每个不可解析域名是否是DGA域名。
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公开(公告)号：CN114050912A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111158750.8
申请日：2021-09-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的恶意域名检测方法和装置。该方法的步骤包括：获取待检测域名的真实DNS流量；查询并记录真实DNS流量中待检测域名的whois信息；根据待检测域名本身以及whois信息，对待检测域名进行特征提取，生成待检测域名的特征向量；将待检测域名的特征向量输入至深度强化学习模型中，判断待检测域名是否具有恶意行为。本发明使用基于深度强化学习的方法来解决真实DNS流量中良性与恶意样本数据不平衡的分类问题，能够快速有效地发现真实DNS流量中存在的低比例恶意样本，在低平衡率时依旧保持较好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107818149B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201710992552.9
申请日：2017-10-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/904 , G06T11/20
Abstract: 本发明涉及一种基于力导引算法的图数据可视化布局优化方法。该方法在力导引算法的循环迭代过程中增加以下处理步骤，以优化图数据可视化布局：在结点粘连的情况下，通过随机函数给出结点弹开的位置和结点弹开的方向，从而将粘连结点彼此分开一定的距离，使得结点粘连情况下的吸引力和排斥力能够计算。进一步地，本发明在力导引算法的位移计算中对参数delta值采用梯度设置，使得图数据可视化布局过程减少震荡并快速收敛。本发明能够解决基础力导引布局算法中存在的上述问题，在优化算法布局效果的同时，提升算法的布局效率。
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公开(公告)号：CN108399152B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810119184.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种数字查找树的压缩表示方法、系统、存储介质及规则匹配装置。该方法包括：采用完全矩阵表示法建立数字查找树的结点，并建立状态转换表；建立基值表，并利用数组记录叶子结点状态中对应的规则编号；利用基值表对状态行进行归一化，生成归一化矩阵；利用数组来记录归一化矩阵的状态，对归一化矩阵的状态进行去重，得到约简的状态转移矩阵；利用位图对约简的状态转移矩阵进行修正，使其中的元素能够用一个字节来表示；利用基值表、记录归一化矩阵状态的数组、位图和修正后的矩阵进行状态的匹配，并输出匹配结果。本发明以完全矩阵表示法为原型，能够保证结点间状态转移的时间复杂度为O(1)，同时可大幅度减少数据结构的存储空间。
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公开(公告)号：CN107818149A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710992552.9
申请日：2017-10-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F17/30958 , G06F17/30994 , G06T11/203
Abstract: 本发明涉及一种基于力导引算法的图数据可视化布局优化方法。该方法在力导引算法的循环迭代过程中增加以下处理步骤，以优化图数据可视化布局：在结点粘连的情况下，通过随机函数给出结点弹开的位置和结点弹开的方向，从而将粘连结点彼此分开一定的距离，使得结点粘连情况下的吸引力和排斥力能够计算。进一步地，本发明在力导引算法的位移计算中对参数delta值采用梯度设置，使得图数据可视化布局过程减少震荡并快速收敛。本发明能够解决基础力导引布局算法中存在的上述问题，在优化算法布局效果的同时，提升算法的布局效率。
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公开(公告)号：CN116484839A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310312448.6
申请日：2023-03-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于协同元学习的推理加速方法及装置。所述方法包括：构建推理模型；其中，所述推理模型是每一transformer层之后额外添加一个早退分类器的基于transformer的模型；训练推理模型；其中，所述训练推理模型包括：优化推理模型的初始参数、和将优化参数传入Adam优化器进行梯度更新，以训练早退分类器；使用训练后的推理模型进行任务预测，并基于熵的退出机制输出所述任务的预测结果。本发明可以在保持很小的性能损失的同时提升模型的推理速度。
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公开(公告)号：CN115587223A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211065691.4
申请日：2022-09-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/903 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/216
Abstract: 本发明提出一种面向相似文本的正则表达式自动生成方法、系统及介质，涉及自然语言处理领域和信息安全领域，对于输入的相似文本，采用文本嵌入表示方法获得相似文本的嵌入表示；再将同类的相似文本聚为同一类别；对于每类相似文本，抽取出其中的公共部分和差异部分；将抽取的公共部分和差异部分进行组合，生成每类相似文本对应的正则表达式。本发明可高效快速地批量处理大量相似文本，不需人工参与，生成每类相似文本的正则表达式。
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