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公开(公告)号：CN119938937A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510050381.2
申请日：2025-01-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N20/00 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的工业互联网异常数据检测方法及系统，属于工业互联网数据治理技术领域。本发明公开的检测方法，通过构建和动态维护反映工业设备及其运行状态的知识图谱，结合图卷积网络和具有可区分分层池化的分层表示学习技术，深入分析时间序列数据中各特征之间的复杂关系，从而实现高效、准确的异常检测；通过构建知识图谱，能够清晰地展示工业设备及其运行状态之间的关联关系，从而更准确地识别异常数据。上述方法解决现有的异常检测方法精度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN119782552A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411941354.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向综合能源系统的数据资产知识图谱构建方法及系统，属于综合能源系统信息物理融合技术领域。本发明公开的构建方法，通过对综合能源系统结构的分析以及设备类别划分，能够获取设备与设备之间数值点位、设备内部数值点位的物理相关关系，读取所有设备数值点位的历史数据，并通过计算得出点位之间的相关性系数，结合设定的阈值筛选出具有数据相关性的点位组，最后基于交互的知识图谱，能源系统中设备的数值点位存储为节点，将物理相关和数据相关关系存储为边，以直观且结构化的方式呈现系统的全貌极大地提高了数据相关性发现的全面性与准确性，避免了因数据关联挖掘不足而导致的后续研究失误或效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN114154183A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111470390.5
申请日：2021-12-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种工业系统公开数据保护方法和系统，包括：工业系统公开数据的整理和选取；基于原始公开数据集训练伪数据生成器；基于原始公开数据集和对抗生成网络训练数据判别器；基于加噪策略设计针对不同密级对象的公开数据分级保护方法，并基于该方法实现公开数据不同密级对象的平等发放及后续针对高密级对象的内容恢复；本发明实现简单、计算复杂度低，通过模型的前期训练有效减少后期模型使用时的计算资源开销。本发明实现了在公开数据的同时可阻止未受信第三方通过推断反演等手段获取更高密级信息，使得被公开数据中隐含的关键信息不被泄漏，且通过差异化的分级保护方法保证了受信方对真实数据内容的完整获取。
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公开(公告)号：CN110677430B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201910971150.X
申请日：2019-10-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明一种基于网络安全设备日志数据的用户风险度评估方法和系统，从用户行为及企业规范中中提取用户危险行为清单，根据危险行为清单从网络安全设备用户日志等数据中提取用户危险行为特征，根据用户危险行为特征训练用户各危险行为上的高斯混合模型，并得到用户风险分级概率集，基于证据融合理论设计用户风险分级概率融合方法，并根据用户的风险概率融合结果决定用户是否存在行为异常风险；本发明实现简单、计算复杂度低，可以有效减少用户日志中行为分析的计算资源开销，不需要任何额外标记，仅需要网络安全设备自动记录的数据，具有实际应用的优势，提供了对不同用户标准统一的风险度评估方法，同时对需要预警的高危用户进行了决策性判断。
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公开(公告)号：CN110765087A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910971219.9
申请日：2019-10-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明一种基于网络安全设备日志数据的用户账户滥用审计方法和系统，步骤为：1)从网络安全设备用户日志等数据中提取特征；2)对特征进行预处理和数据分析，获得特征之间以及特征与用户行为之间的关系；3)根据用户特征构建基于OCSVM算法的分类器模型；4)根据分类器模型对用户行为特征进行判别，以发现用户账户是否存在被滥用的风险；本发明所公开的基于网络安全设备日志数据的用户账户滥用审计方法和系统，结构简单、计算复杂度低，可有效减少用户日志中行为分析的计算资源开销，仅需网络安全设备自动记录的数据，具有实际应用的优势，提供了针对用户个人账户行为特征的建模化分析方法，同时对用户账户是否存在被滥用的风险进行了决策性判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119808413A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411993157.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06F111/04
Abstract: 本申请公开了一种基于多能流耦合的综合能源系统故障仿真方法及系统，属于综合能源系统技术领域。本发明公开的系统故障仿真方法，针对氢能‑电力综合能源系统的双向耦合特性，对耦合元件氢燃料电池以及电解槽进行建模，弥补了现有技术通常集中于单一能源系统(如电力系统或氢能系统)，对多能耦合系统内故障的相互影响缺乏深入研究的空白，同时，通过动态仿真技术，最大程度模拟综合能源系统真实故障传播过程，相较于传统静态分析更加直观和高效，可在复杂系统中实现故障传播规律的动态捕捉，帮助研究人员和运营者及时识别潜在风险。
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公开(公告)号：CN119179783A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411341326.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F40/12 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种网络用户意图识别方法，通过两种Bert预训练模型分别实现文本内容与情感的向量化表示，采用Text‑Inception模块和Bi‑LSTM网络，对文本的全局与局部特征进行高效提取，进一步地，基于改进的SENet网络实现文本局部特征和全局特征的动态融合，并通过残差交叉注意力机制将文本与情感特征动态结合，实现对社交网络用户意图的理解与识别。最终，本发明能够准确识别用户意图，进而为广泛的应用情境提供支持，如社交媒体恶意用户分析等。
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公开(公告)号：CN118734357A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410819716.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/28 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于关系型数据库的数字指纹虚拟主键生成方法及系统，包括：关系型数据库元组的数值型属性提取；训练集和测试集分组；训练变分自编码器输出低维隐层向量；基于隐层向量构造中值树模型，并基于变分自编码器和中值树模型生成测试集元组的虚拟主键。本方法能适用于绝大多数关系型数据库元组，并能自定义指纹长度。本方法的生成效果稳定，能概率均匀地嵌入各指纹位，保证数字指纹方法的稳定性；能在较大程度上抵御元组属性删除攻击，恢复正确的虚拟主键。
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公开(公告)号：CN110781930A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910971176.4
申请日：2019-10-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络安全设备日志数据的用户画像分组及行为分析方法和系统，主要步骤为：1)从网络安全设备用户日志等数据中提取特征；2)对特征进行预处理和数据分析，获得特征之间以及特征与用户行为之间的关系；3)根据用户特征构建用户分组的聚类模型；4)根据聚类模型建立用户画像，并根据用户特征和用户画像的匹配结果决定用户是否存在行为异常；本发明实现简单、计算复杂度低，可以有效减少用户日志中行为分析的计算资源开销，不需要任何额外标记，仅需要网络安全设备自动记录的数据，具有实际应用的优势，提供了具有不同行为模式的用户分组方法和画像匹配方法，同时对用户行为是否存在异常进行了决策性判断。
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公开(公告)号：CN110677430A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910971150.X
申请日：2019-10-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明一种基于网络安全设备日志数据的用户风险度评估方法和系统，从用户行为及企业规范中中提取用户危险行为清单，根据危险行为清单从网络安全设备用户日志等数据中提取用户危险行为特征，根据用户危险行为特征训练用户各危险行为上的高斯混合模型，并得到用户风险分级概率集，基于证据融合理论设计用户风险分级概率融合方法，并根据用户的风险概率融合结果决定用户是否存在行为异常风险；本发明实现简单、计算复杂度低，可以有效减少用户日志中行为分析的计算资源开销，不需要任何额外标记，仅需要网络安全设备自动记录的数据，具有实际应用的优势，提供了对不同用户标准统一的风险度评估方法，同时对需要预警的高危用户进行了决策性判断。
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