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公开(公告)号：CN116094843A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310369863.5
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国信息通信研究院 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及工业互联网网络安全领域，具体公开了一种基于知识图谱的网络威胁评估方法，包括：从非结构高级持续威胁APT报告中手工标记部分网络信息实体和关系，得到训练集；利用预先训练的BERT语言模型，并从目标实体中提取信息来建立实体关系分类模型；利用关系分类模型，得到网络威胁信息实体关系对，并构建网络威胁知识图谱；最后，考虑知识图谱中的知识不可能是完全正确的，据此建立了一个知识图可信度度量模型，量化了所构建知识图谱的语义正确性和事实表达的真实程度。综上所述，所提出的方法既实现了网络威胁知识图谱的构建，并且可以对所构建知识图谱的可信度进行高效评价。
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公开(公告)号：CN115242559A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211161541.3
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国信息通信研究院 , 中国科学院数学与系统科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的网络流量入侵检测方法，包括：各设备独立进行新型攻击的检测与标记；进行全局模型的初始化；将各设备随机划分为工作节点和挖掘节点，工作节点利用本地数据训练局部检测模型，将自身的局部模型参数上传至区块链；挖掘节点对模型参数合法性进行验证，并基于区块链一致性算法生成合法区块；各工作节点下载合法区块，并基于联邦聚合算法对模型参数进行更新；迭代进行上述训练过程，最终得到全局的网络流量入侵检测模型。该方法基于联邦学习和区块链建立全局网络流量入侵检测模型，能够在发现新的未标记攻击类型的同时，保证各设备产生的各种流量数据留在设备本地，实现了数据隐私保护的目的。
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公开(公告)号：CN116094843B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310369863.5
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国信息通信研究院 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及工业互联网网络安全领域，具体公开了一种基于知识图谱的网络威胁评估方法，包括：从非结构高级持续威胁APT报告中手工标记部分网络信息实体和关系，得到训练集；利用预先训练的BERT语言模型，并从目标实体中提取信息来建立实体关系分类模型；利用关系分类模型，得到网络威胁信息实体关系对，并构建网络威胁知识图谱；最后，考虑知识图谱中的知识不可能是完全正确的，据此建立了一个知识图可信度度量模型，量化了所构建知识图谱的语义正确性和事实表达的真实程度。综上所述，所提出的方法既实现了网络威胁知识图谱的构建，并且可以对所构建知识图谱的可信度进行高效评价。
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公开(公告)号：CN115242559B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211161541.3
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国信息通信研究院 , 中国科学院数学与系统科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的网络流量入侵检测方法，包括：各设备独立进行新型攻击的检测与标记；进行全局模型的初始化；将各设备随机划分为工作节点和挖掘节点，工作节点利用本地数据训练局部检测模型，将自身的局部模型参数上传至区块链；挖掘节点对模型参数合法性进行验证，并基于区块链一致性算法生成合法区块；各工作节点下载合法区块，并基于联邦聚合算法对模型参数进行更新；迭代进行上述训练过程，最终得到全局的网络流量入侵检测模型。该方法基于联邦学习和区块链建立全局网络流量入侵检测模型，能够在发现新的未标记攻击类型的同时，保证各设备产生的各种流量数据留在设备本地，实现了数据隐私保护的目的。
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