多功能等价执行体系统的异构度评估方法及装置

    公开(公告)号:CN114257519A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111290449.2

    申请日:2021-11-02

    Abstract: 本发明属于网络空间安全防护技术领域,特别涉及一种多功能等价执行体系统的异构度评估方法及装置,该方法包括将拟态系统建模为五元组形式,对功能等价执行体进行组件划分;计算任意两个功能等价执行体之间各个组件的异构度;根据不同类别的网络环境对不同组件类异构度进行权重分配;根据所处的网络环境和各个组件的异构度计算任意两个功能等价执行体之间的异构度;根据功能等价执行体之间的异构度计算出服务集的异构度。本发明利用加权调和平均数避免了局部最大值对整体安全性错误判断问题,再者,对所处的网络环境进行分类,来动态赋予不同组件类异构度不同的权重,提高了系统的动态性。

    拟态架构交换设备中有状态协议的同步方法

    公开(公告)号:CN111556008B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202010183173.7

    申请日:2020-03-16

    Abstract: 本发明属于拟态防御对异构冗余执行体进行执行体间状态同步的技术领域,特别涉及一种拟态架构交换设备中有状态协议的同步方法,通过改造协议栈,增加信息封包导出接口和信息解包导入接口,当需要进行协议同步时,调度器向服务集中正常工作的协议栈发送查询请求,协议栈通过信息封包导出接口,将与协议状态有关的数据打包发送给调度器,调度器将数据包发送给需要同步的协议栈,协议栈通过信息解包导入接口,更新自身的协议状态,达到与其他协议栈的协议同步。该同步方法不影响交换设备的正常业务,可以有效解决拟态架构的交换设备中的有状态协议的清洗恢复问题。

    基于拟态机制的深度学习实现方法及系统

    公开(公告)号:CN113537284A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110627364.2

    申请日:2021-06-04

    Abstract: 本发明属于人工智能技术领域,特别涉及一种基于拟态机制的深度学习实现方法及系统,针对已训练的不同类型深度学习网络模型,将每个类型的深度学习网络模型作为执行体,构建异构执行体池;利用预设选择策略从异构执行体池中选取多个深度学习网络模型对目标数据进行检测分类,并依据检测分类结果确定用于最终检测分类输出的正确分类结果及用于重训练的异常分类结果;针对异常分类结果的深度学习网络模型进行下线,通过重训练来更新网络模型参数后再输送至异构执行体池进行上线。本发明将拟态防御应用于人工智能深度学习算法,利用不同算法间的异构性克服算法自身存在的脆弱性,进而提升算法整体的安全性,有效提升深度学习抗干扰攻击能力。

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