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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: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:CN110119106A
公开(公告)日:2019-08-13
申请号:CN201910239524.9
申请日:2019-03-27
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于开盖自毁的设备安全控制系统及方法,其中,该系统包括触发机构和自毁单元;其中,自毁单元包括DC/DC模块、高性能电池、稳压模块、FPGA、加断电控制电路、防短接检测电路和加解密模块;当外部的盖板被恶意拆解时,触发机构工作,高性能电池通过稳压模块转换为3.3v电压、2.5v电压、1.5v电压,并输出给FPGA;同时FPGA检测到自毁检测信息,FPGA将销毁指令发送给加解密模块;加解密模块收到销毁指令后清除存储的信息;FPGA发送完销毁指令后再清除其自身存储的信息。本发明当设备遭到恶意拆解时,能够启动自毁程序,销毁设备内部存储的关键内容和关键信息,防止窃密者通过直接破解内部存储芯片而获得设备中存储的信息。
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