公开(公告)号：CN117851813A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410022490.9

申请日：2024-01-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  叶陈旻 ,  于润泽 ,  马卓 ,  刘洋 ,  谢亚轩 ,  王思源 ,  汪凡卓

IPC: G06F18/2135 ,  G01D18/00 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习与主成分分析的传感器异常检测方法，主要解决多传感器系统异常检测建模和异常预测困难的问题。方案包括：1)对传感器系统进行数据的采集和预处理；2)构建由多层编码器组成的轻量级transformer神经网络检测模型；3)对构建的检测模型进行半监督化的迭代训练；4)利用训练好的模型对待测传感器进行分析与预测，获取预测结果；5)对预测结果通过主成分分析与均方误差进行数据计算，得到反映系统是否异常的评分，即最终检测结果。本发明能够全面检测系统中各个传感器的异常情况，充分考虑复杂数据的高耦合性，保证检测的可信度。

公开(公告)号：CN119276503A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411386028.3

申请日：2024-09-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  汪凡卓 ,  童小敏 ,  邓睿祺 ,  党泽旭 ,  马卓 ,  马建峰

IPC: H04L9/30 ,  H04L9/08 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护和抗攻击的传染病溯源预警方法及系统，属于信息保护和攻击检测领域，该方法采集用户的接触流量数据时间序列；根据接触流量数据时间序列在时间切换节点的突变情况，确定正常的接触流量数据时间序列，对正常的接触流量数据时间序列噪声注入噪声形成伪标记流量时间序列，并对比较模型进行训练，根据训练后的比较模型确定正常的接触流量数据时间序列；根据正常的接触流量数据时间序列构造溯源图，采用迭代聚合的方法对溯源图中的节点之间的多跳连接进行聚合，得到直接接触和间接接触的接触知识图，根据接触知识图获取所有的用户的接触信息作为训练数据，根据训练数据对预测模型进行训练，训练后的模型输出用户的感染概率。

公开(公告)号：CN119397441A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411464582.9

申请日：2024-10-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  唐智亮 ,  汪凡卓 ,  苏国强 ,  马卓 ,  马建峰

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/243 ,  G06F18/213 ,  G06N20/20 ,  G06N5/045 ,  G06N5/01 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于KL散度和置换检验的异常检测与漂移解释方法，其实现步骤为：利用零阳性样本集训练自编码器；利用自编码器将待检测样本压缩成低维表示，利用孤立森林进行异常检测；系统关键事件发生后，计算事件样本与零阳性样本集的KL散度，并利用置换检验方法进行漂移检测；通过核密度估计方法估计样本的局部密度，确定漂移样本；通过孤立森林算法计算特征的重要性，从而解释漂移的成因；本发明解决了现有技术中漂移检测效率低、缺乏漂移解释的问题，提高了漂移检测的效率，并提供了漂移原因解释，可用于各类设备的实时异常检测和数据变化监控场景。

公开(公告)号：CN119051923A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411093393.5

申请日：2024-08-09

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  谢亚轩 ,  汪凡卓 ,  魏至立 ,  张婷雨 ,  李德彪 ,  马卓 ,  马建峰

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于日志图表示方法的APT攻击溯源方法及系统，该方法根据攻击事件的公开攻击日志构建溯源图；根据溯源图提取具有攻击特征的APT溯源图并构建APT溯源图样本库；根据具有攻击特征的APT溯源图对应的攻击行为产生的时间段前后的日志数据进行异常检测，提取与正常日志存在设定差异的节点，按照攻击组织对所有节点对应的统计数据进行分类，得到APT攻击组织的行为特征，根据APT攻击组织的行为特征构建行为特征样本库；获取待检测异常日志的具有攻击特征的APT溯源图，将该具有攻击特征的APT溯源图与APT溯源图样本库中的各样本进行匹配，根据匹配结果确定该异常日志是否为攻击行为，根据特征样本库识别APT攻击的组织身份。

公开(公告)号：CN118446310A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410441751.0

申请日：2024-04-12

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李腾 ,  张嘉婧 ,  汪凡卓 ,  范云 ,  肖勇才 ,  李德彪 ,  马卓

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/022 ,  G06N5/02 ,  G06F17/18 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/042 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于循环网络和历史学习的时序知识图谱构造推理方法，主要解决现有方法在处理大规模、复杂的数据时存在诸多局限性的问题。方案包括：1)进行时间事件联合分布建模，将联合分布分解为条件分布序列，由条件分布概率生成对象实体；2)构造包括循环事件编码器和邻域聚合器的循环事件网络模型，生成时序知识图谱；3)利用参数学习推断和历史对比学习进行时序知识图谱的推理，从历史和非历史的的依赖关系中学习实体的分布，结合从两种依赖性中学习到的分布、掩码向量和条件概率生成最终推理结果。本发明保证了捕获和理解时间相关信息的准确性，提高处理事件之间的时间顺序和相关性的准确率，从而有效提高了推理和预测的精度。