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公开(公告)号：CN119583132A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411683713.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于分层加密的QUIC协议安全传输方法,收集控制消息数据、传感器数据、视频图像数据，对数据添加特征参量；引入XGBoost决策树模型，使用添加特征参量的数据对其进行训练，得到训练后XGBoost决策树模型；使用训练后XGBoost决策树模型将输入模型的数据分为控制消息数据、传感器数据、视频图像数据三类；将控制消息数据归为高级数据层，传感器数据和视频图像数据归为次级数据层，数据发送端分别对高级数据层和次级数据层进行加密，得到加密数据流；结合QUIC协议，数据发送端将加密数据流分别封装整合为QUIC加密数据包，并完成数据安全传输，实现对QUIC协议加密效率和整体性能的提升。
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公开(公告)号：CN119577766A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674695.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06F8/53
Abstract: 本发明提供了一种开放集物理信息系统恶意软件分类方法，在CPS恶意软件预处理步骤中，首先使用反汇编工具提取样本的FCG特征和内嵌文本特征，随后分别使用无监督的图表示算法和文本表示算法将其映射到向量空间；为挖掘多维度特征的深层次关联，最后引入特征交叉方法，融合FCG特征和内嵌文本特征生成高维度特征，强化模型的泛化能力；在开放集CPS恶意软件分类步骤中，将交叉特征作为输入，训练编码器网络作为恶意软件分类器，将数据降维并计算分类概率；之后训练解码器网络将数据升维，生成与输入特征接近的重建特征并计算重建误差；结合分类概率阈值和重建误差，利用阈值法构建未知类别检测器，得到最终的开放集分类结果。
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公开(公告)号：CN119544527A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411756721.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种数实融合测试时变网络确定延时传输方法，该方法的硬件部分采用Xilinx公司的Artix7芯片实现，软件部分采用Unity软件开发的数字测试系统实现，具体包括：多维测试环境构建，具体包括构建全物理仿真场，设置多维测试目标，配置动态测试数据；动态拥堵网络构建，包括由基于FPGA构建的物理通信节点和具备数据通信功能的数字孪生节点组成的数实通信网络，同时配置好节点的相应功能，对动态节点的状态进行设置；多Agent模型构建，具体包括多智能体网络模型，多智能体深度强化学习算法模型以及流量调度机制。本发明能够实现数实通信网络稳定延时通信，能有效支撑数实融合测试的高效运行。
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公开(公告)号：CN119476457A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411512712.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06N5/025 , G06N5/04 , G06F18/23213 , G06F16/332 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及一种基于生成式智能的航天知识抽取方法，属于航天可靠性技术领域；利用生成式智能技术，对航天信息体系进行跨模态、自动化的知识抽取与实体关联，构建航天知识图谱，并在此基础上实现信息检索、能力推优、智能交互，辅助用户快速获取所需知识、构建思维体系，并提供专策问答功能；本发明解决了航天垂直领域专业文档的语义匹配精度低、多模态数据的融合分析效果差、文本数据挖潜不充分、利用程度低的问题，提供了基于生成式智能的航天知识抽取技术。
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公开(公告)号：CN111107053B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201911122371.6
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于龙芯DPDK的防火墙自动探测绑定网口的方法及系统，DPDK是指Data Plane Development Kit，数据平面开发套件。根据总线信息差别判断各龙芯硬件平台，并根据各平台不同需求过滤保存网卡信息，完成网口的自动探测，利用DPDK脚本完成探测网口的自动绑定，能够实现龙芯硬件平台自动探测网卡、差异化过滤掉管理口、自动绑定业务口的功能，实现龙芯防火墙开机自启动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110425944B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910636873.4
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明一种适用于飞行器分离体高动态无控返回的测控系统及方法，系统包括电源模块、MEMS惯性测量模块、卫星导航接收模块、控制模块、射频发射模块、图像测量模块、数据存储模块、数字量输入输出模块和开关量输入输出模块；该系统可以在飞行器高动态无控返回过程中，实时解算出分离体的位置、速度和姿态信息，并通过无线链路把上述信息实时发送到地面手持终端，为分离体回收提供下落轨迹和落点位置信息。
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公开(公告)号：CN112461058A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011295597.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
Inventor： 张宏德 , 彭越 , 牟宇 , 徐利杰 , 陈彬 , 任月慧 , 马小龙 , 董余红 , 李茂 , 刘洋 , 高晨 , 王子瑜 , 王海涛 , 徐洋 , 宋敬群 , 林臻 , 苏晗 , 汪芊芊 , 颜国清 , 张大铭 , 韩亮 , 王耕
IPC: F42B15/00 , F42B15/01 , G05B19/042
Abstract: 本发明涉及用于运载火箭子级落区控制的综合电子系统及其实现方法，该综合电子系统包括卫星导航模块、CPU模块、配电模块、时序输出模块和数据采编综合及存储模块，通过采用模块化综合电子架构，核心设备采用通用功能模块设计，将箭上控制和测量的功能进行了优化设计和一体化集成，有效简化了设备数量、重量、功耗；该电子系统用于完成箭上子级栅格舵控制、整流罩回收伞控、助推器回收伞控以及各类搭载测量需求，并先后开展了综合试验、匹配试验、出厂测试、发射场测试以及飞行试验，最终经过飞行试验考核，取得圆满成功。
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公开(公告)号：CN109541974A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811418235.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 朱永泉 , 王海涛 , 徐洋 , 宋敬群 , 王子瑜 , 任月慧 , 张亦朴 , 彭越 , 董余红 , 高晨 , 李茂 , 刘秉 , 颜国清 , 马小龙 , 刘洋 , 林臻 , 汪芊芊 , 孟庆丰
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明公开了一种插拔连接器控制电路，包括过流保护电路、能量转换电路、一级控制电路、二级控制电路和输出电路；过流保护电路在二级控制电路电流过高时保证外部电源不受影响，异常消失后可自动恢复，能量转换电路对外部电源的输入电压进行变换后供自锁继电器使用，一级控制电路由外部或手动开关产生控制信号以控制自锁继电器工作，二级控制电路受一级控制电路控制，产生插拔连接器内直流电机控制信号，进而控制电机正转或反转实现插头/座插合与分离。本发明由于采用了过流保护电路，因此避免了因控制电路短路影响外部电源而影响整个电路的工作电压范围，两级控制电路确保通过一路简单的脉冲信号即可控制电机正反转完成插头/座的插合和分离动作。
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公开(公告)号：CN119603223A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411683706.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: H04L45/121 , H04L45/125 , H04L47/125 , H04L47/25 , H04L47/36
Abstract: 一种基于自适应拥塞控制的QUIC协议安全可靠传输方法，包括：记录网络中每个传输路径的带宽和节点缓冲区大小；在中心服务器中设置在当前网络状况下每个发送节点到每个接收节点的数据传输路径及时延；当发送节点发送数据流给接收节点时，识别发送的数据流是否为大象流：若发送的数据流不为大象流，则直接发送给接收节点，完成数据预发送；若发送的数据流为大象流需要将相应信息传递给中心服务器，中心服务器重新预估网络状况，并将其输入训练好的Q‑Learning深度学习算法，选择合适的传输路径；中心服务器根据选择的传输路径，计算数据到达传输路径中每个节点的时延并进行存储，更新网络状况的记录，并完成网络传输。
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公开(公告)号：CN119583125A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674694.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的僵尸网络离线检测方法，包括：从网络流量中提取僵尸网络中各控制节点的三元组信息，根据三元组信息构建控制节点的行为图；利用加权随机游走算法从控制节点行为图中获取僵尸网络恶意行为路径，通过已训练的全连接神经网络获得控制节点行为图的嵌入向量；利用已训练的CNN分类器对控制节点行为图的嵌入向量进行分析，输出僵尸网络中各控制节点的分类结果。本发明在提取网络流量中控制节点信息的基础上，将其建模为控制节点行为图，通过神经网络训练获得行为图的嵌入表示，使用卷积神经网络对行为图向量进行分类，从而增强僵尸网络攻击工具的攻击有效性。
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