公开(公告)号：CN118378690A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410449195.1

申请日：2024-04-15

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王梦寒 ,  周正春 ,  刘文斌 ,  魏波 ,  胡财富 ,  李雨锴

IPC: G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N5/045 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供了一种网电数据识别模型的攻防对抗方法、装置、设备及介质，涉及人工智能安全技术领域，包括提取网电数据的关键特征以构建原始数据样本集；利用所述原始数据样本集对初始模型进行训练和测试；对原始样本数据集进行扰动后生成对抗特征数据样本集，对网电数据识别模型进行梯度对抗攻击，得到可解释性对比呈现结果；对原始样本数据集进行针对性修改，生成针对性对抗数据样本集，将针对性对抗数据样本集和原始数据样本集随机拼接为防御模型数据样本集；利用防御模型数据样本集对网电数据识别模型进行训练，得到具有防御能力的网电数据识别防御模型，本发明可提升识别模型在对抗场景下的鲁棒性，得到更加有效的防御模型。

公开(公告)号：CN116962083B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311212184.3

申请日：2023-09-20

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王梦寒 ,  周正春 ,  刘文斌 ,  胡财富 ,  魏波 ,  周淳

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明提供了一种网络异常行为的检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及网络安全异常检测技术领域，包括获取网络流量数据包，由网络特征时间序列构成第一数据集；利用所述第一数据集对第一双向长短期记忆模型进行训练和测试得到网络特征检测模型；提取物理侧信道数据中的物理特征序列以构建第二数据集；利用所述第二数据集对第二双向长短期记忆模型进行训练和测试，得到物理特征检测模型；利用所述网络特征检测模型检测网络中的异常流量以定位至异常电子设备；利用所述物理特征检测模型检测异常电子设备以确定异常电子设备的网络行为是否异常，本发明通过从网络流量侧和电子设备侧同时对网络进行异常检测，提升了网络异常行为识别准确率。

公开(公告)号：CN116962083A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311212184.3

申请日：2023-09-20

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王梦寒 ,  周正春 ,  刘文斌 ,  胡财富 ,  魏波 ,  周淳

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明提供了一种网络异常行为的检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及网络安全异常检测技术领域，包括获取网络流量数据包，由网络特征时间序列构成第一数据集；利用所述第一数据集对第一双向长短期记忆模型进行训练和测试得到网络特征检测模型；提取物理侧信道数据中的物理特征序列以构建第二数据集；利用所述第二数据集对第二双向长短期记忆模型进行训练和测试，得到物理特征检测模型；利用所述网络特征检测模型检测网络中的异常流量以定位至异常电子设备；利用所述物理特征检测模型检测异常电子设备以确定异常电子设备的网络行为是否异常，本发明通过从网络流量侧和电子设备侧同时对网络进行异常检测，提升了网络异常行为识别准确率。

公开(公告)号：CN118378690B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202410449195.1

申请日：2024-04-15

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 王梦寒 ,  周正春 ,  刘文斌 ,  魏波 ,  胡财富 ,  李雨锴

IPC: G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N5/045 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供了一种网电数据识别模型的攻防对抗方法、装置、设备及介质，涉及人工智能安全技术领域，包括提取网电数据的关键特征以构建原始数据样本集；利用所述原始数据样本集对初始模型进行训练和测试；对原始样本数据集进行扰动后生成对抗特征数据样本集，对网电数据识别模型进行梯度对抗攻击，得到可解释性对比呈现结果；对原始样本数据集进行针对性修改，生成针对性对抗数据样本集，将针对性对抗数据样本集和原始数据样本集随机拼接为防御模型数据样本集；利用防御模型数据样本集对网电数据识别模型进行训练，得到具有防御能力的网电数据识别防御模型，本发明可提升识别模型在对抗场景下的鲁棒性，得到更加有效的防御模型。