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公开(公告)号:CN118631501A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410654323.6
申请日:2024-05-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06Q40/12 , G06F18/213 , G06F17/18 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多实例学习的时序网络流量数据处理方法,用于网络安全检测。本发明方法对网络流量数据先进行预处理和特征提取,组织为时序特征数据;再对数据以设定的时间窗口和袋长度划分子包和袋,实现细粒度和粗粒度划分,袋包含多个子包;使用Simple‑MI算法将每个子包内所有网络流实例特征映射为固定维度向量,获取袋特征;对袋特征使用GAF算法构建多通道图;针对目标任务构建深度学习模型,将转换的多通道图作为模型输入,进行目标任务检测。本发明将网络流量数据转换为图像格式,再利用深度学习技术分析,可有效解决数据标签不准确问题和类别不平衡问题,提高了网络流量分析的准确性和效率,以及对动态网络环境的适应性。
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公开(公告)号:CN119602987A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411470650.2
申请日:2024-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于域内区块链和跨域区块链的身份认证方法及装置。该基于域内区块链和跨域区块链的身份认证方法包括:域内设备认证时,基于动态身份管理数据结构查询待认证物联网设备的身份信息,并对待认证物联网设备的身份信息进行验证;动态身份管理数据结构用于存储同一信任域中的物联网设备的身份信息;跨域设备认证时,根据跨域许可凭证进行跨域认证;跨域许可凭证是利用动态累加器积累在智能合约中的。本发明提供的基于域内区块链和跨域区块链的身份认证方法及装置,能实现域内设备和跨域设备的快速身份认证,并且可在保护设备隐私的情况下实现不同域的设备之间的快速身份确认,提高了设备身份认证的效率和安全性。
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