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公开(公告)号：CN119232502A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411755303.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种未知类别恶意流量检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括：获取流量数据，对流量数据进行预处理，将预处理后的流量数据进行特征提取，得到特征序列，将特征序列输入至预先建立的对比学习编码器内进行训练，得到训练后的对比学习编码器；接收样本流量数据，将样本流量数据输入至训练好的对比学习编码器内，输出得到编码后的特征向量，将编码后的特征向量输入至预先建立的少样本学习模型内，得出样本类别原型，获取待检测流量样本的特征向量，将待检测流量样本的特征向量与样本类别原型进行相似度计算来判定流量数据是否为恶意流量；通过监控和分析网络流量、系统活动来识别、预防和响应潜在的安全威胁或未授权的访问。
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公开(公告)号：CN119206507A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411668533.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了高光谱遥感图像处理技术领域的一种高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质，所述高光谱图像异常检测方法包括：通过编码模块得到特征图；使用自注意力机制模块抑制特征图的异常信息表达；通过Transformer编码模块提取全局特征；将分别蕴含不同信息的特征图进行特征融合；使用解码模块进行图像重构，利用重构误差得到异常检测图。本发明进行了空间多尺度特征提取，并通过自注意力机制进行异常抑制，抑制异常像素点对网络重建能力的贡献，防止网络学习到异常点的特征并对异常点产生较好的重构效果。
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公开(公告)号：CN119232502B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411755303.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种未知类别恶意流量检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括：获取流量数据，对流量数据进行预处理，将预处理后的流量数据进行特征提取，得到特征序列，将特征序列输入至预先建立的对比学习编码器内进行训练，得到训练后的对比学习编码器；接收样本流量数据，将样本流量数据输入至训练好的对比学习编码器内，输出得到编码后的特征向量，将编码后的特征向量输入至预先建立的少样本学习模型内，得出样本类别原型，获取待检测流量样本的特征向量，将待检测流量样本的特征向量与样本类别原型进行相似度计算来判定流量数据是否为恶意流量；通过监控和分析网络流量、系统活动来识别、预防和响应潜在的安全威胁或未授权的访问。
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公开(公告)号：CN119206507B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411668533.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了高光谱遥感图像处理技术领域的一种高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质，所述高光谱图像异常检测方法包括：通过编码模块得到特征图；使用自注意力机制模块抑制特征图的异常信息表达；通过Transformer编码模块提取全局特征；将分别蕴含不同信息的特征图进行特征融合；使用解码模块进行图像重构，利用重构误差得到异常检测图。本发明进行了空间多尺度特征提取，并通过自注意力机制进行异常抑制，抑制异常像素点对网络重建能力的贡献，防止网络学习到异常点的特征并对异常点产生较好的重构效果。
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