公开(公告)号：CN112235288B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202011089853.9

申请日：2020-10-13

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  魏继勋 ,  潘丽敏 ,  李班

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。主目的是为了解决NDN网络中，统计方法泛化能力较差以及因恶意流量类样本数据过少，导致针对CPA攻击和IFA攻击的入侵检测困难的问题。本发明首先对从NDN网络路由节点获取的统计信息，使用变分高斯混合模型进行标准化预处理；其次使用基于条件GAN的方法对特定类别的样本进行数据增强，扩充表格型数据样本中恶意样本的数量；然后使用增强后的数据集训练深度神经网络分类器；最后分类器监测经由路由的流量统计信息判别恶意入侵攻击类型。本发明对CPA、IFA攻击监测效果较好。

公开(公告)号：CN112235288A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202011089853.9

申请日：2020-10-13

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  魏继勋 ,  潘丽敏 ,  李班

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于GAN的NDN网络入侵检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。主目的是为了解决NDN网络中，统计方法泛化能力较差以及因恶意流量类样本数据过少，导致针对CPA攻击和IFA攻击的入侵检测困难的问题。本发明首先对从NDN网络路由节点获取的统计信息，使用变分高斯混合模型进行标准化预处理；其次使用基于条件GAN的方法对特定类别的样本进行数据增强，扩充表格型数据样本中恶意样本的数量；然后使用增强后的数据集训练深度神经网络分类器；最后分类器监测经由路由的流量统计信息判别恶意入侵攻击类型。本发明对CPA、IFA攻击监测效果较好。

公开(公告)号：CN118839067A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411102298.7

申请日：2024-08-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 阮思捷 ,  王晨旭 ,  贾振言 ,  朱嘉宝 ,  魏继勋 ,  范力文 ,  徐文彬 ,  李旭东 ,  范一朴

IPC: G06F16/9535 ,  G06F40/258 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提出了基于大语言模型的科技文献推荐方法，由于大语言模型基于互联网上的海量语料学习，具有更为强大和准确的语义理解效果，能够提升科技文献推荐的精准度。现有基于大语言模型的推荐技术无法应用与科技文献推荐领域，因为存在海量的候选科技文献，而大语言模型对提示词长度是有限制的。为了克服这一缺点，本发明提出了一种“传统模型粗排‑大语言模型精排”的思路，显著减少大语言模型输入的候选文献集合大小；同时引入面向科技文献的大模型微调技术，提升推荐的精准程度。

公开(公告)号：CN115713450A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211331263.1

申请日：2022-10-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 罗森林 ,  杨宗源 ,  潘丽敏 ,  魏继勋

IPC: G06T1/00 ,  G06F21/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06F21/62 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及抗列删除攻击的表格数据水印方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先结合属性重要程度及数据失真容忍度确定水印列标识；然后，结合聚类标签和受损行数据构建特征修复分类模型，利用模型对原始数据进行分类并根据类别概率确定水印行标识；而后，通过行和列标识确定水印嵌入位置并嵌入水印信息；最后，在水印检测阶段利用特征修复分类模型确定水印行标识，结合水印列标识提取水印信息。本发明针对现有表格数据水印方法抗列删除攻击能力不足的问题，构建特征修复分类模型准确获取受攻击数据的行标识，有效提升了水印检测准确率。