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公开(公告)号：CN112087420B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010728153.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网络杀伤链检测方法、预测方法及系统，具体包括：(1)构建d维特征向量；(2)无监督特征选择算法将d维特征向量筛减为k维；(3)通过k维特征向量获取网络杀伤链攻击事件序列集合。在IDS告警日志数据进行杀伤链挖掘的真实场景中，针对无法提前知晓数据中所包含杀伤链数目的问题，本发明改进的谱聚类算法相比于其他的有监督学习方法不仅能够实现无监督学习，还能够自动识别聚类数目；(4)基于已经获得的网络杀伤链序列，采用马尔科夫理论与三种网络杀伤链变种模型进行预测分析；(5)基于理论分析，实现了杀伤链检测与预测系统。
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公开(公告)号：CN119893686A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411682774.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04W72/0446 , H04L5/00 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种新型阻继网络时隙分配方法，属于移动自组网领域。通过为回复确认报文设置与数据发送时隙相关的回复确认时隙，重新规划了网络整体的时序：在采用N时隙空间复用的TDMA方案的阻继网络中，请求报文与数据包都从源节点出发，逐跳逐时隙向外扩散，直到到达目的节点或者自然消亡；而回复确认报文从目的节点出发，逐跳向源节点传播，但由于是反向链路，传播过程中存在信道空闲时隙，表现为某些时隙中网络所有节点“停顿”进行有效信息的传输。本发明针对回复确认报文的传输时序进行了优化，通过对标记为回复确认报文的包设计新的发送时隙，在不违背TDMA协议基本前提的条件下模拟出一条逐跳逐时隙传输的正向路径，提高资源的利用率。
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公开(公告)号：CN116628716A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310594508.8
申请日：2023-05-24
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安云脉智能技术有限公司
IPC: G06F21/60 , G10L25/30 , G10L25/51 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了一种基于通用对抗性扰动的键盘窃听防御方法，所述方法包括：收集来自不同型号设备的键盘对应的各个按键的按键音的音频数据，形成训练集X＝{x1,x2,…,xN}，并生成所述训练集的初始扰动；对通过麦克风采集到的目标设备的按键声音进行分析和特征提取，以识别目标设备的类别；基于键盘输入窃听模型以及所述初始扰动对所述训练集中的音频样本生成非目标通用对抗性扰动；对所述非目标通用对抗性扰动进行优化，得到防御结果。采用本申请实施例提供的方案能够法在实时性、隐蔽性、鲁棒性方面进行优化，以防范远程通信条件下的键盘声音窃听攻击，保护用户的数据安全。
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公开(公告)号：CN112087420A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010728153.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网络杀伤链检测方法、预测方法及系统，具体包括：(1)构建d维特征向量；(2)无监督特征选择算法将d维特征向量筛减为k维；(3)通过k维特征向量获取网络杀伤链攻击事件序列集合。在IDS告警日志数据进行杀伤链挖掘的真实场景中，针对无法提前知晓数据中所包含杀伤链数目的问题，本发明改进的谱聚类算法相比于其他的有监督学习方法不仅能够实现无监督学习，还能够自动识别聚类数目；(4)基于已经获得的网络杀伤链序列，采用马尔科夫理论与三种网络杀伤链变种模型进行预测分析；(5)基于理论分析，实现了杀伤链检测与预测系统。
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公开(公告)号：CN118035795A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410317163.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/098
Abstract: 本发明提出了一种采用双系统架构的无线信号识别方法，属于无线通信领域。该方法联合基于数据驱动的深度学习系统(系统一)和基于知识驱动的传统通信系统(系统二)，两系统依次协同工作，实现系统间的相互优化和升级：系统一输出的初步识别结果有助于减少系统二的计算耗时；系统二输出的附有标签的未知类样本有助于丰富和强化系统一训练数据集。此外，系统一联合训练分类网络、生成网络以及自监督网络，能够有效学习数据的潜在表示和特征，更好地理解数据的内在结构和模式，提升已知样本和未知样本的识别性能。该双系统的闭集识别性能优于目前主流识别器CNN和ResNet，开集识别性能优于SoftMax开集识别器，实现无线信号的高准确率、低延时的闭集/开集识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117609777A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311035924.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种用于无线信号识别的通用多任务学习框架，属于无线通信领域。该框架使用共享特征提取网络提取信号广泛特征，结合注意力机制和分类器实现无线信号中不同任务的分类识别，该框架能够快速收敛且能在较小运算、时间代价下实现信号并行多任务的高效识别。同时，为了解决多任务间的权重分配问题，引入考虑不同任务间损失梯度变化的动态权重分配函数，实现不同任务间权重的自动分配，使得损失值的收敛更快且更鲁棒，而且也进一步提高了学习框架的学习速率和准确率。提出的多任务框架实现了端到端的学习方式，方便新任务的快速扩展。与传统的基准网络进行对比，本发明所提框架具有更好的识别性能。因此，本发明实现了无线信号多任务的有效识别，能够在常见的无线通信场景下展现良好效用。
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公开(公告)号：CN119277574A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411416098.9
申请日：2024-10-11
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04W84/18 , H04W52/02 , H04W72/0446 , H04L5/22 , H04W4/06 , H04L1/1809
Abstract: 本发明提出了一种基于位置信息的多节点阻继网络单播流传输方法，属于无线自组网领域。本发明将广播方案分成初始化阶段、控制报文阶段和数据传输阶段；控制报文阶段，利用RTS‑CTS交互机制同时完成节点的时隙分配与受控拦截区域的建立，引入ARQ机制进一步提高建网成功率；数据传输阶段，利用阻继网络在传输数据时的优势，结合TDMA时隙分配算法，从而进行大量数据的传输，在有效降低能量开销的同时，提高网络负载与传输成功率。本发明不仅解决自组网中由于节点移动带来的网络动态拓扑变化问题，而且解决了高密度节点场景下过多的数据包转发开销。通过本发明所述的单播流传输方案，能够实现高密度网络中低控制开销、高负载、高投递率的单播传输。
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公开(公告)号：CN111179070A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010098187.9
申请日：2020-02-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM的借贷风险时效性预测系统，包括依次连接的服务器存储模块、长短记忆LSTM模块、强学习器GBDT训练模块、参数存储模块以及服务器选择模块。基于上述系统，本发明还公开了一种基于LSTM的借贷风险时效性预测方法。本发明通过结合用户时效性数据，对借贷用户的个人固定资产、身份信息和行为特点进行统计分析，使用LSTM以及GBDT进行回归预测，以确定在符合用户个人属性及行为特征的基础上，能够根据用户的个人信息以及行为历史进行分析，对再次借款时可能发生风险的几率进行预测，从而提供给金融机构推荐此次借贷交易的结果，降低借贷风险。
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公开(公告)号：CN102004884B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN200910171415.4
申请日：2009-08-28
IPC: G06F21/10
Abstract: 本发明实施例公开了一种获取可执行文件输入表方法，本发明实施例还提供相应的装置。本发明实施例通过在建立的DLL信息列表中，包括的目标加壳程序所加载的每个DLL中导出函数的地址，查找与获取的控制流跳转类指令的目的地址相同的地址，从而获取IAT_3；根据DLL信息列表，和IAT_3，从而建立输入表。该方法对于任何加壳方法都适用，与现有技术相比，该方法更通用，且不需要人工干预，自动化程度高。
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公开(公告)号：CN102004884A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200910171415.4
申请日：2009-08-28
Abstract: 本发明实施例公开了一种获取可执行文件输入表方法，本发明实施例还提供相应的装置。本发明实施例通过在建立的DLL信息列表中，包括的目标加壳程序所加载的每个DLL中导出函数的地址，查找与获取的控制流跳转类指令的目的地址相同的地址，从而获取IAT_3；根据DLL信息列表，和IAT_3，从而建立输入表。该方法对于任何加壳方法都适用，与现有技术相比，该方法更通用，且不需要人工干预，自动化程度高。
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