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公开(公告)号：CN119863153A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411753658.X
申请日：2024-12-02
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06F17/16 , G06F17/15
Abstract: 本申请提出一种风险评估方法、装置、设备及存储介质，包括：基于数据安全文本、预设数据风险评估指标体系和医疗数据特征，确定目标医疗数据风险评估指标体系，以确保风险指标种类的更新迭代；基于处于末级的每个第一目标数据风险指标在多个评估内容下不同评估等级下的初始隶属度函数值，确定多个第一目标数据风险指标不同评估等级下的目标隶属度函数值；对评估内容进行量化以及结合不同评估内容，优化第一目标数据风险指标不同评估等级下的隶属度函数值，解决不同评估内容间存在冲突的问题，在评估风险等级的过程中，结合各第一目标数据风险指标的权重和不同评估等级下的目标隶属度函数值，以提高风险等级评估的准确性。
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公开(公告)号：CN119862610A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411753656.0
申请日：2024-12-02
Abstract: 本公开提出一种医疗数据审计方法及装置，该方法获取终端设备发送的审计指令；获取云服务端发送的哈希结构，待审计医疗数据的属性和第一覆盖树；利用预设随机数生成算法，基于第一随机数，在哈希结构中选择至少一个叶子节点构成第二覆盖树，利用预获取的公钥解密待审计医疗数据的属性，基于解密后得到的待审计医疗数据的属性，验证第一覆盖树和第二覆盖树中各叶子节点的属性，若第一覆盖树和第二覆盖树中相应叶子节点的属性存在映射关系，则待验证医疗数据验证通过。数据未被篡改时，第一覆盖树和第二覆盖树之间存在映射关系，第一覆盖数与第二覆盖树是分别由云服务端和审计算单独生成的，解决了审计端和云服务端之间联合欺骗的问题。
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公开(公告)号：CN119830166A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411753359.6
申请日：2024-12-02
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06F21/57 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，具体提供一种用户异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有异常行为检测方法有较高的误报率和漏报率，且都只针对安全事件本身，无法检测新的风险隐患的问题。为此目的，本申请的用户异常行为检测方法包括：获取预设时间范围内的历史用户行为信息，利用预先训练的异常行为检测模型，提取历史用户行为信息中目标用户的用户行为特征，基于用户行为特征，计算行为特征预测偏差值，基于行为特征预测偏差值，得到异常结果。本申请通过计算用户行为特征的行为特征预测偏差值，来检测用户的异常行为，能够有效提高异常行为检测的准确性。
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公开(公告)号：CN120074954A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510528886.5
申请日：2025-04-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SDP的云边协同安全管理方法及装置，旨在解决云边协同开放动态环境中边缘云向中心云数据传输过程中中心云面临的端口扫描、DDoS攻击、数据窃取和篡改等安全威胁。本发明创新性地引入软件定义边界SDP技术，设计了多重端口敲门机制，通过精细化管理认证端口、隧道端口及业务端口，有效阻止受攻击或被劫持的边缘云设备向中心云发起未经授权的数据传输，保障中心云的通信安全。同时，设计轻量自适应的动态实时信任评估算法提升系统评估效率，并结合基于大模型的应急预案自动生成方法，进行威胁处置，生成网络威胁事件分析报告，提高威胁处理效率，降低网络安全运维人力成本。
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公开(公告)号：CN119782470A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411861746.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 一种基于检索增强的大语言模型生成方法，属于计算机领域，包括：根据输入问题检索相似文档摘要，将输入问题和文档摘要转换为高维向量空间中的点，检索相关文档并将其转换为结构化的知识图谱，生成子问题并从中提取关键信息，将其转换为关键词，再调用大语言模型进行少样本学习生成联想提示词；结合联想提示词和子问题生成查询命令；通过执行查询命令获得子知识图谱信息并将其转换为文本和文本压缩转换；将转换后的文本与问题输入到GPT‑4大语言模型中生成自然语言答案。本发明能更准确地处理复杂问题中的多层次信息和复杂数据，提高在大规模数据集和复杂文档处理中的准确性、效率和质量，提供准确且连贯的回答，降低运行成本和资源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118735759B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410052037.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明提供用于CSE的Chebyshev Toeplitz混沌传感矩阵的方法，其特征在于，包括加密过程和解密过程；所述加密过程包括：图像稀疏表示、Arnold置乱算子、压缩感知算子、双边扩散算子以及混沌置乱算子；所述解密过程：为所述加密过程的反向操作；即，所述加密过程和解密过程呈反比关系；本发明通过压缩感知进行的图像加密，既能保护信息安全，同时大大降低了内存和计算复杂度，并且易于在硬件上实现，利用该Toeplitz矩阵对摄动图像进行压缩和采样，以降低传输带宽和数据量，最后，利用双边扩散算子和混沌加密算子对图像像素进行扰动和扩展，改变压缩图像的像素位置和像素值，最终得到加密图像；该算法在提高图像传输效率的同时，还引入了较高的安全性，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN111242670B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201911377938.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0241
Abstract: 本发明实施例提供的一种确定最大影响程度指标的种子集合的方法及装置，方法包括：获取有向图；利用预设的竞争节点，以及有向图中随机选择的起始节点，生成初始数量个子图；将获得的多个子图加入预设的集合，得到子图集合；将有向图中的每个节点，分别单独加入预设的种子集合中，获得不同的第一种子集合；针对有向图中的当前节点，将每个当前节点分别单独加入影响程度指标最大的第一种子集合中，获得第二种子集合，直至第二种子集合中的节点个数达到预设的种子用户的个数；将影响程度指标最大的第二种子集合，确定为目标种子集合。因此，本发明实施例能够减少确定目标种子集合的时间。
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公开(公告)号：CN113591077B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110875490.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/55 , G06F17/16 , G06F16/951 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络攻击行为预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，可以对网络威胁信息进行标注和分割，得到多组特征信息，再通过冲突检测去除冲突的特征信息，然后通过知识推理得到多组学习到的关系，最后利用预先训练得到的网络模型，根据学习到的关系对当前的网络攻击进行预测，从而不但可以实现冲突的特征信息的去除，还可以通过知识推理得到深层的关系，从而提高网络攻击预测的准确率。
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公开(公告)号：CN111144709B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911244272.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/194 , G06F40/284
Abstract: 本发明实施例提供了一种机器生成文本的新颖度确定方法及装置：获取机器生成文本以及机器生成文本对应的多个参考文本；根据机器生成文本包括的词语，以及多个参考文本包括的词语，确定机器生成文本的重叠因子；根据机器生成文本包括的短句，确定机器生成文本的重复惩罚因子；根据机器生成文本的文本长度，多个参考文本的平均文本长度以及多个参考文本的最小文本长度，确定机器生成文本的长度惩罚因子；根据机器生成文本的重叠因子、重复惩罚因子和长度惩罚因子，确定机器生成文本的新颖度。综合考虑了机器生成文本与参考文本的重叠度，机器生成文本自身的重复度，机器生成文本和参考文本的长度因素，更有效的衡量机器生成文本的新颖度。
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公开(公告)号：CN111428033B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010203140.4
申请日：2020-03-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种基于双层卷积神经网络的自动化威胁情报提取方法，可以通过网络模型进行对待分析数据中的文档进行识别，判断是否存在威胁情报，同时可以根据判断结果对待分析文档中的其余部分进行识别提取，从而便于对威胁情报进行提取，提高威胁情报的提取效率，降低人工成本。
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