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公开(公告)号：CN113992375B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111227916.7
申请日：2021-10-21
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及复杂网络防御规划技术领域，其公开了一种基于遗传算法的异质复杂网络防御方法，有效误导敌方攻击、保护己方网络，从而提高网络防御效能。该方法包括以下步骤：S1、根据真实网络进行染色体编码，并初始化种群；S2、计算种群中的每个个体的适应度；S3、采用轮盘赌策略选择种群个体，形成父种群；S4、遍历父种群中的每一个个体与从父种群中随机选择的另一个体，进行单点交叉生成子代种群；S5、遍历子代种群中的个体染色体进行变异操作，并对变异后的个体染色体进行约束检查，如果不满足约束条件，则返回步骤S4重新进行交叉和变异操作直至生成满足约束条件的个体染色体；S6、判断是否达到迭代次数，若是，则获得最优对抗隐藏欺骗网络，否则返回步骤S2继续迭代。
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公开(公告)号：CN114866356A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210791129.3
申请日：2022-07-06
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及策略博弈技术领域的一种基于元学习的策略博弈的行为预测方法和预测器。所述方法包括获取网络攻防博弈数据集，将数据集划分为用于测试训练好的行为预测模型效果的新任务和用于元学习的训练样本，采用元学习方法对构建的基于深度神经网络的行为预测模型进行训练，并利用训练好的行为预测模型在新任务中对网络攻防博弈中攻击者的战略行为进行预测。本方法采用无监督学习的任务分类方法和专家混合架构的元学习方法，能够在网络攻防博弈数据量较少的场景中明显提升网络攻防博弈中攻击者的战略行为预测精度和预测速度，取得较好的安全防御效果，并达到主动防御的功能，从而为及时有效的进行网络防御提供了重要的技术支持。
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公开(公告)号：CN114815856A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210736026.7
申请日：2022-06-27
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本申请涉及多智能体编队控制技术领域的一种非完整多智能体系统的时变编队包含控制方法、装置和设备。所述方法中的非完整多智能体系统包括多个领导者和多个跟随者，其中只有领导者才能获得期望轨迹的信息。首先，将非完整系统的动力学模型线性化为二阶动力学模型；其次，基于期望的轨迹和编队模板，提出了FC控制协议，实现了非完整多智能体系统的时变编队包含控制，使领导领导者的平均位置和平均速度渐近收敛到期望轨迹，而跟随者收敛到领导者跨越的凸包，同时使整个系统的中心沿着所需的轨迹移动。FC控制协议仅根据期望轨迹和编队模板设计，没有指定期望编队中每个配置点的轨迹，这与现有技术相比更具适用性。
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公开(公告)号：CN110008380A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910290241.7
申请日：2019-04-11
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/9038
摘要： 本发明提供一种基于稀疏划分-区域树的等值面加速提取方法及系统，包括以下步骤：获取三维标量数据场的数据并将其整合得到立方体空间F；对立方体空间F进行稀疏划分得到稀疏空间F1；利用区域树算法查找出稀疏空间F1中的活跃立方体a1，定位每个活跃立方体a1的活跃边；根据稀疏空间F1中的活跃立方体a1的活跃边确定立方体空间F中的活跃立方体a，并将活跃立方体a1中活跃边的信息复制给活跃立方体a，随后提取活跃立方体a的三角面片；整合活跃立方体a中的三角面片，完成等值面提取。不仅避免了原有区域树算法的空间复杂度，进而能够应用在更大规模的数据集上，还能在减少等值面提取的时间消耗。本发明应用于等值面提取领域。
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公开(公告)号：CN117312810B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311618095.9
申请日：2023-11-30
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于博弈历史树的不完全信息攻防博弈对手识别方法，该方法设计了博弈历史树，并利用图神经网络提取其中的图结构信息作为对手特征，采用离线训练加在线识别的框架来实现在线对手识别；基于图神经网络模型构建对手识别器，通过与不同对手的博弈历史数据构建博弈历史树及其图数据集对识别器进行离线训练；通过收集在线博弈已结束博弈局的数据构建当前对手的博弈历史树及其图模型，将图模型数据输入离线训练好的对手识别器得到对手识别结果，防御方在后续网络攻防博弈中根据对手识别结果采用针对性的策略进行网络防御。该方法能快速准确地识别对手，使防御方可以尽早
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公开(公告)号：CN116886443A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311123325.4
申请日：2023-09-01
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本申请涉及一种面向攻防博弈的对手行动偏好估计方法、装置和电子设备，该方法包括：统计前一轮次网络攻防过程中攻防双方的行动序列的类型和比例；根据所有的双方行动序列的比例，对行动序列的概率进行二维近似估计；根据行动序列的概率和攻防双方信息集的联合分布，确定前一轮次结束时网络攻击方的信息集的后验分布；根据光滑处理后的该后验分布和轮次之间信息集的函数关系，得到后一轮次开始时网络攻击方的信息集的分布；采用根据信息集分布建立的攻击方对手策略模型推测攻击方行动，防御方据此采取最优的对抗策略进行防御。该方法提高了预测攻击方行动的准确性，进而提高我方防御策略的针对性，从而提升网络防御的能力和效果。
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公开(公告)号：CN110021059B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201910290205.0
申请日：2019-04-11
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提供一种无冗余计算的高效Marching Cubes等值面提取方法与系统，利于额外的数据结构存储立方体中能够重复利用的边上的插入顶点的坐标，以及用一个数组存储立方体中八个顶点的最大最小值，在比较时先比较这个最大最小值与等值面的值的关系。其速度快，减少了冗余计算，相邻立方体的同一个边的插入点只用计算一次，第二次直接取出，极大的提高了cpu的利用率，并且存储空间小，插入点信息和等值面是分开存储的，对于相同的插入点的具体信息，只用存储一次，在绘制等值面时不同等值面的同一个插入点直接利用同一个顶点信息，减少存储空间，同时提高了输出到文件中的速度。本发明应用于数据可视化处理领域。
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公开(公告)号：CN115022952B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210946839.9
申请日：2022-08-09
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种对抗条件下的卫星通信功率资源分配方法。所述方法包括：基于布洛托博弈模型构建卫星通信功率资源分配模型，并根据所建模型以及所述初始策略集求解当前抗干扰方和干扰方子博弈的混合纳什均衡，再采用双隐喻算法进行迭代计算得到双方最优的功率资源分配策略。采用布洛托博弈资源分配模型，并使用双隐喻的均衡求解算法对卫星通信功率资源分配问题进行建模和求解，能够达到在博弈对抗中收敛到纳什均衡的要求，省去了一般解法中构造联合分布的复杂过程，并且结合卫星通信的实际应用需求，设计以信道数量为优化目标的效用函数，相较于以通信容量为优化目标的方法，该设计更符合实际，进一步实现卫星通信中高效的频谱利用率的现实问题。
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公开(公告)号：CN110309915A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910605131.5
申请日：2019-07-05
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于直方图的神经元定位异常图层处理方法、系统及介质，本发明根据图层数和计算节点个数将输入数据进行分组，各计算节点进行变量和存储空间分配及初始化，独立执行所属范围内前三个图层的基于分块直方图的异常检测和处理任务，随后独立执行后续图层数据的基于分块直方图的异常检测和处理任务，直至所有图层处理完毕。本发明能够有效检测出神经元定位输入数据中的异常图层，具有检测速度快、可扩展性强的特点，能够部署在分布式计算平台，实现灵活且支持参数配置，易于移植与推广。
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公开(公告)号：CN118276454B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410714919.0
申请日：2024-06-04
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本申请涉及一种多任务风险泛化的分布式多无人机策略获取方法及装置，通过采用训练好的风险知识提取网络根据局部观测数据以及历史数据，提取局部观测数据中的环境风险知识，再利用训练好的风险态度选择器根据环境风险知识，生成策略价值分布以及风险态度，利用策略生成网络根据风险态度在策略价值分布中选择对应的区域，生成以风险态度为导向的最优策略。采用本方法可以将对已知任务的学习到的风险知识迁移至未知任务中，从而得到适应于未知任务的最优策略。
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