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公开(公告)号：CN114124503A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111350286.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/06 , H04L67/1097 , G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N7/00 , G06N20/20 , G16Y10/80 , G16Y30/10 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种逐级并发缓存优化效能的智能网络感知方法，属于网络安全领域，具体是：首先，搭建家庭互联网通信网关设备，通过在SoC为基础的嵌入式计算平台上，集成高速高容量内存和网卡内核，构建大容量片上存储资源SPM，缓存镜像获得的流量。基于DPDK技术实现多个物理网卡的分区域并发采集流量。通过两级无锁并发和用户态协议栈进行数据包接收和分发；接着，通过各协议字段解析和并发检测处理，完成IP协议数据字段提取、过滤、缓存处理，通过三种通道分发给不同能力子系统，进行检测处理；最后，融合各类检测的结果，保存异常样本、采样正常样本，关联丰富上下文信息。本发明满足未来智慧家庭网络环境中的高效能安全态势感知系统的部署要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109889546B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910244826.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种快速细粒度多域网络互联安全控制方法，属于网络空间安全领域。首先建立安全策略语言语法规范，将每个安全策略分别转换成范式脚本，并实现相应的语法解析器，将没有错误的脚本进行存储；然后对其中域以及业务的语义在网络中存在的脚本，将白名单中每条策略分别设计成一棵树，对树进行合并；将黑名单中每条策略分别设计成一棵树，并将其合并白名单中；将范围默认动作内每条策略分别设计成一棵树，将其与黑白名单合并树进行合并，得到安全策略树。最后把描述域间业务通信的该脚本转换为描述细粒度的七元组安全规则，并高速分发/传输到安全互联网关，依据安全规则更新执行单元的安全控制信息。本发明具有简便性和灵活性，效率更高。
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公开(公告)号：CN109889546A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910244826.5
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种快速细粒度多域网络互联安全控制方法，属于网络空间安全领域。首先建立安全策略语言语法规范，将每个安全策略分别转换成范式脚本，并实现相应的语法解析器，将没有错误的脚本进行存储；然后对其中域以及业务的语义在网络中存在的脚本，将白名单中每条策略分别设计成一棵树，对树进行合并；将黑名单中每条策略分别设计成一棵树，并将其合并白名单中；将范围默认动作内每条策略分别设计成一棵树，将其与黑白名单合并树进行合并，得到安全策略树。最后把描述域间业务通信的该脚本转换为描述细粒度的七元组安全规则，并高速分发/传输到安全互联网关，依据安全规则更新执行单元的安全控制信息。本发明具有简便性和灵活性，效率更高。
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公开(公告)号：CN116485501A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310475414.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于图嵌入与注意力机制的图神经网络会话推荐方法，首先将数据集中的会话序列转化为会话图结构；将会话图结构作为门控图神经网络的输入，进行物品特征提取，得到物品特征向量；结合注意力机制和LSTM，对用户的兴趣进行建模，得到用户对于每个物品的兴趣；最后结合用户兴趣和物品特征向量计算每个项目的得分，生成最终的预测结果。本发明通过构建全局图提取了单一会话图不能提供的额外信息辅助物品特征向量的构建，并创新性的提出使用LSTM解决传统会话图构建过程中的问题，优化用户兴趣建模过程。相比之前的会话推荐算法，在没有增加很多训练时间成本的前提下，大大提高了推荐准确率。
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公开(公告)号：CN114124503B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111350286.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/06 , H04L67/1097 , G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N7/00 , G06N20/20 , G16Y10/80 , G16Y30/10 , G16Y40/50
Abstract: 本发明公开了一种逐级并发缓存优化效能的智能网络感知方法，属于网络安全领域，具体是：首先，搭建家庭互联网通信网关设备，通过在SoC为基础的嵌入式计算平台上，集成高速高容量内存和网卡内核，构建大容量片上存储资源SPM，缓存镜像获得的流量。基于DPDK技术实现多个物理网卡的分区域并发采集流量。通过两级无锁并发和用户态协议栈进行数据包接收和分发；接着，通过各协议字段解析和并发检测处理，完成IP协议数据字段提取、过滤、缓存处理，通过三种通道分发给不同能力子系统，进行检测处理；最后，融合各类检测的结果，保存异常样本、采样正常样本，关联丰富上下文信息。本发明满足未来智慧家庭网络环境中的高效能安全态势感知系统的部署要求。
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公开(公告)号：CN116485501B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310475414.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 大提高了推荐准确率。本发明提供一种基于图嵌入与注意力机制的图神经网络会话推荐方法，首先将数据集中的会话序列转化为会话图结构；将会话图结构作为门控图神经网络的输入，进行物品特征提取，得到物品特征向量；结合注意力机制和LSTM，对用户的兴趣进行建模，得到用户对于每个物品的兴趣；最后结合用户兴趣和物品特征向量计算每个项目的得分，生成最终的预测结果。本发明通过构建全局图提取了单一会话图不能提供的额外信息辅助物品特征向量的构建，并创新性的提出
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