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公开(公告)号：CN117574952A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311303267.3
申请日：2023-10-10
IPC: G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/0499 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于图神经网络公平预测技术领域，公开了一种面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统，设计了由敏感属性去偏器、敏感属性鉴别器、节点嵌入分类器三个组件组成的去偏系统；通过敏感属性鉴别器和节点嵌入分类器的训练，来学习敏感属性去偏器的参数；固定原始GNN编码器的参数，利用对抗训练的思想，交替训练各个组件，进而得到各个组件的最优参数，即，使敏感属性去偏器的节点嵌入包含的敏感属性信息最少，这个去偏的节点嵌入可以在分类性能和公平性度量之间取得较好的权衡。实验结果表明，本发明的设计有较好的性能，并且可以适配其他GNN模型中，提高这些模型的去偏敏感属性的能力。
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公开(公告)号：CN117596010A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311303242.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国网络空间研究院
IPC: H04L9/40 , G06F16/2455
Abstract: 本发明属于网络安全监测领域，公开了一种用于网络异常检测的高效高精度基数测量方法及系统，所述系统包括功能模块、运算模块；所述方法包括网络流采集；将哈希技术和采样相结合，将网络流基数信息存储到可变形概要结构中；网络基数查询；返回查询流的基数信息，用于检测超级传播者；超级传播者检测；为了检测可变形概要结构中的超级扩传播者，首先遍历可变形概要结构中的所有桶，找到计数器深度超过预定阈值的可疑桶；其次，执行可变形概要结构的查询操作来估算可疑桶中记录ID的基数；如果一个可疑流的估计基数大于预定义阈值，那么将该可疑流报告为超级传播者。
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公开(公告)号：CN116186712A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310015410.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国网络空间研究院
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明属于软件安全技术领域，公开了一种终端开源软件安全检测和预警方法、系统、设备及终端，根据软件的SBOM文件解析开源软件依赖库及层次关系，按预设条件访问外部威胁信息源；从官方信息安全漏洞共享平台和开源软件开发平台组织共享的漏洞信息中提取最新漏洞威胁，与基于SBOM知识的层次关系进行匹配，分析终端是否存在软件系统漏洞威胁及软件供应链层次关系所带来的潜在安全风险；若发现风险，则生产安全预警信息，并向用户发送可理解的安全警报；根据预设模型或智能算法生成推荐性安全解决方案，提醒用户采取相关安全措施，包括更新软件和禁用软件。本发明可用在多种终端上检测软件系统的安全风险，升级和保障软件系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117574122A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311302420.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国网络空间研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F17/16 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于计算机科学中的机器学习、自然语言处理、隐私计算技术领域，公开了一种面向敏感数据隐私监管跨模态深度学习方法、系统及介质，能够实现对多模态数据中涉及侵犯隐私的违规数据进行识别与分类；对不同模态数据进行特征抽取并统一表示；对统一表示的特征向量进行数据增强；对统一表示的特征向量进行混合匹配处理，获得新的训练特征集；将不同模态的新的训练特征集分别放入相同结构的特征同构分类模型进行模型训练与融合；最后将测试集输入两种模态训练并融合好的模型，输出最终的预测结果，判断是否为隐私数据，若为隐私数据。本发明提供的方法能够将不同模态的信息结合起来，进行隐私数据判断，从而提升隐私信息识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116094700A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310015407.0
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国网络空间研究院
IPC: H04L9/08 , H04W12/041 , H04W12/0433
Abstract: 本发明属于反向散射通信密钥生成技术领域，公开了一种反向散射设备系统群密钥生成方法、系统、设备及终端，反向散射设备从接收信号测量下行信道信息，全双工信号源从反射信号测量反射级联信道信息；信号源从反射级联信道信息中计算获得上行信道信息，生成对称共享密钥；获取群全部共享信道信息，并计算上行信道信息与参照设备的上行信道信息之间的差值序列；基于差值序列进行共享信道提取及密钥构建，同时构建所有小群之间的群密钥。本发明的基于共享信道的反向散射设备群密钥生成方法通过提取无线信道的互易性和随机性生成安全的共享密钥，解决传统密码学高计算成本的问题，实现轻量级密钥协议，支持多种方案，高安全性，可扩展性，高效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110690959A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910788237.3
申请日：2019-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无人机通信技术领域，公开了一种基于云平台的无人机安全可认证信息通信处理方法，系统设置；部分密钥提取；全密钥生成；发送消息时通过签密算法生成密文；利用接收者身份标识及其参数作为输入，通过解签密算法生成明文；授权机构执行相应的算法进而查看和监督无人机与地面控制台的通信内容；不同节点将不同消息上的多个签名聚合成一个签名，进行聚合认证，降低认证开销。本发明实现了保密性，认证性，不可抵赖性，不可伪造性；将公钥加密和数字签名相结合，可以同时实现保密性和身份验证。授权机构通过安全通道提供部分密钥，可以检查访问命令和位置信息。并且在没有另一部分私有密钥的情况下无法伪造控制命令和位置信息。
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公开(公告)号：CN115459972B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211038112.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机中继的安全匿名核心网访问方法，涉及中继安全通信技术领域，包括：核心网获取无人机中继的真实身份信息，生成相应的密钥信息和无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行注册；核心网获取无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行认证和密钥协商，对认证成功的无人机中继进行加密传输消息；核心网获取用户设备的混淆随机数，生成用户设备的哈希身份，对用户设备进行注册；核心网获取用户设备哈希身份，核心网与用户设备进行双向认证，进行密钥协商；对认证成功的用户设备颁发身份凭证，对身份凭证进行签名；且核心网将身份凭证和对应的签名发送至与其相连的无人机中继。本申请能够保证核心网访问的安全性。
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公开(公告)号：CN115459972A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211038112.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多无人机中继的安全匿名核心网访问方法，涉及中继安全通信技术领域，包括：核心网获取无人机中继的真实身份信息，生成相应的密钥信息和无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行注册；核心网获取无人机中继的哈希身份，对无人机中继进行认证和密钥协商，对认证成功的无人机中继进行加密传输消息；核心网获取用户设备的混淆随机数，生成用户设备的哈希身份，对用户设备进行注册；核心网获取用户设备哈希身份，核心网与用户设备进行双向认证，进行密钥协商；对认证成功的用户设备颁发身份凭证，对身份凭证进行签名；且核心网将身份凭证和对应的签名发送至与其相连的无人机中继。本申请能够保证核心网访问的安全性。
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公开(公告)号：CN112601173A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011380457.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W4/02 , H04W12/121 , H04W12/122
Abstract: 本发明属于移动通信网络中用户定位安全技术领域，公开了一种5G定位真值检测与攻击溯源方法、系统、设备及应用；从用户发送的无线信号中提取相关参数，数据融合中心利用聚类方法对定位数据进行聚类，排除异常数据，实现真值检测和可信定位信息计算；利用定位参数的历史记录，提取相关特征，完成用户攻击检测模型和基站溯源模型的训练，在后续定位中，分别对需检测用户的定位参数和定位基站上传的参数进行分析，有效完成目标用户的攻击检测和恶意基站的攻击溯源。该发明不仅能保证用户定位的真实可信性，具备极高的定位精度，还可以有效抵抗针对用户无线定位信号的干扰攻击和对负责定位基站的内部攻击，确保定位系统的安全，具有极好的健壮性。
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