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公开(公告)号：CN110719251A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910274399.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 四川大学 , 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司
Abstract: 随着蜜罐技术的发展和应用，越来越多的攻击者和研究人员开始关注蜜罐的检测。本发明借助现阶段热门的机器学习技术，提出一种基于机器学习的蜜罐检测方法。该检测方法通过对有效的蜜罐静态特征的提取，利用合适的机器学习算法构建分类模型，实现对蜜罐的检测。该检测方法合理且多方面地利用蜜罐的静态特征对目标IP进行检测，提高蜜罐检测的准确性。
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公开(公告)号：CN120017334A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510089359.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标优化算法和随机化混淆的Tor暗网节点部署方法。具体包括：收集Tor目录服务器中的节点共识文件和服务器描述符文件，收集Tor Metrics网站中的节点统计数据待后续步骤使用；在时间段内建立若干条电路连接，并使用Tor控制协议查询电路中的节点信息与链接信息，构建局部通连图；计算节点中心性度量分数，及其时序平均值，作为图中节点的监控视野；选定节点的监控视野、被选中概率、部署成本作为需要优化的目标函数，使用多目标优化算法计算帕累托最优解，使用其中的节点信息作为局部最优部署方案；从节点的统计信息和行为两个角度对局部最优部署方案进行特征混淆，作为最终的陷阱节点部署方案。
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公开(公告)号：CN118193998A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410454000.2
申请日：2024-04-16
Applicant: 四川大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯贝叶斯模型的轻量化暗网业务实时识别方法。包括：对从互联网上收集的公开暗网流量数据进行清洗并标注，得到标注暗网系统类别和暗网业务类型标签的暗网流量数据；将标注的暗网流量数据按照五元组信息分割成数据流，提取数据流特征向量，并划分训练集和验证集；使用SMOTE方法生成类间样本，平衡训练集数据中少数类样本，增强不平衡流量数据之间的分布边界；使用划分的训练集迭代训练高斯贝叶斯模型。本发明提供了一种基于高斯贝叶斯模型构建的轻量化暗网业务实时识别方法，提高了流量识别的效率，并能够对模型进行迭代训练，提升了模型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116305137B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310039038.9
申请日：2023-01-12
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种面向开源项目的安全性自动化评估方法及装置，所述方法包括：收集开源项目的第一评价指标值；收集开源项目的第二评价指标值；收集开源项目的第三评价指标值；计算第一评分；计算第二评分；计算第三评分；将第一评分、第二评分和第三评分输入安全量化评估模型，得到表征开源项目安全性的综合评分；第一评价指标值为基于历史漏洞维度的使用风险评价指标值，第二评价指标值为基于开源社区记录数据的开源社区规模及活跃度评价指标值，第三评价指标值为基于安全最佳实践测评结果维度的安全最佳实践评价指标值。通过开源项目元数据的收集、评分化以及通过安全量化评估模型进行综合评分，从而实现了对开源项目安全性的自动量化评估。
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公开(公告)号：CN115687754A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211294736.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 四川大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于智能对话的主动式网络信息挖掘方法，包括：采集社交平台上目标群组的群聊数据；对所述群聊数据进行标注得到包括人员类型标注数据的第一数据集、包括网络信息的第二数据集和包括聊天对话数据的第三数据集，所述网络信息包括目标实体、预定义的关系、目标实体的属性；基于所述第二数据集构建生成网络信息知识库；基于所述第一数据集构建目标人员分类模型；基于所述第三数据集构建任务型对话系统；利用所述目标人员分类模型和任务对话系统与目标人员对话得到会话内容；抽取所述会话内容中的网络信息，并根据抽取的网络信息更新网络信息知识库。本发明实现了网络信息数据收集自动化、自更新、智能化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113886524A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111129374.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 四川大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/9536 , G06F40/295 , G06Q50/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请是一种基于短文本的网络安全威胁事件抽取方法，抽取的对象是社交媒体平台发布的短文本信息。本申请的技术核心是基于BiLSTM和注意力机制的特征融合事件检测方法、基于多元素的网络安全威胁事件元素识别方法以及基于联合模型的多任务事件抽取方法。该方法的工作流程为首先使用多维度的集成词向量作为重要特征进行网络安全威胁事件检测，同时从基于规则模板以及深度学习多种方法研究网络安全威胁事件元素识别。此外，还基于联合模型多任务处理上诉两者子任务，最后以非流水线式的方式完成网络安全威胁事件的抽取。
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公开(公告)号：CN112330328A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910715339.2
申请日：2019-08-05
Applicant: 四川大学
Abstract: 信用卡由于支付便利、具有折扣和优惠、暂缓经济压力等优势被人们广泛使用，在这一过程中，越来越多的信用卡欺诈问题开始浮现，因此有效地检测信用卡欺诈至关重要。本发明提出一种基于特征提取的信用卡欺诈检测方法，该方法从数据出发，提取数据中包含的特征向量，使用图数据库去关联特征向量，再运用深度学习技术分析，从而实现自动快速地检测信用卡欺诈行为，提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110717049A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910805363.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 四川大学 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明为一种面向文本数据的威胁情报知识图谱构建方法。实现了从文本威胁情报数据中自动化提取出关键信息，构建威胁情报知识图谱的功能。提出了一种面向文本数据的威胁情报知识图谱构建方法。该方法首先定义威胁情报领域的本体结构，利用基于多因素的威胁情报命名实体识别模型与基于图神经网络的威胁情报实体关系抽取模型从文本数据中获取威胁情报实体与关系三元组，最后通过图数据库存储信息，构成威胁情报知识图谱。
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