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公开(公告)号：CN113935398A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202110999641.2
申请日：2021-08-29
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种物联网环境下基于小样本学习的网络流量分类方法及系统，包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对物联网设备流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建特征提取器模型和多个比较器模型；对多个比较器模型进行集成，形成集成比较器；分类阶段包括采集物联网设备流量并统一处理；根据训练阶段得到的特征提取器模型，对待分类流量样本与物联网设备流量支持集中样本进行特征提取；根据训练阶段得到的集成比较器对提取出的特征向量进行特征比较，从而对待分类的物联网设备流量设备类型进行判别。本发明可以进行快速学习的能力，从而解决在物联网设备数据不充足的情况下进行准确分类的问题。
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公开(公告)号：CN114330469B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110999637.6
申请日：2021-08-29
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种快速、准确的加密流量分类方法及系统，该方法包括模型构建阶段1、模型构建阶段2以及分类阶段。模型构建阶段1包括：对流序列进行短序列预处理；对短序列训练数据进行模型构建，生成早期快速检测模型。模型构建阶段2包括：对流序列进行长序列预处理；对长序列训练数据进行模型构建，生成细粒度分类模型。根据模型构建阶段2生成的细粒度分类模型对不能早期分类的流进行精细化分类，并输出其预测标签。本发明使用较多的数据报文将不能早期分类的流进行精细化分类，在网络流量分类过程既保证了高精度的同时又极大的减少了所有流等待数据报文所花费的时间，因此，能够同时满足高速与高精度的分类需求。
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公开(公告)号：CN112839024B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011224892.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征注意力的网络流量分类方法及系统，该方法包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对应用协议的流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建应用协议分类模型；分类阶段包括：采集网络流量并统一处理；根据训练阶段得到的应用协议检测模型，对待测流量样本的应用协议类型进行判别，并输出判别结果。本发明能够充分挖掘网络流量中不同尺度的潜在特征信息，从而形成更具表达能力的特征表示，在网络应用协议流量分类过程中具有高准确率和强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113935398B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110999641.2
申请日：2021-08-29
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种物联网环境下基于小样本学习的网络流量分类方法及系统，包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对物联网设备流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建特征提取器模型和多个比较器模型；对多个比较器模型进行集成，形成集成比较器；分类阶段包括采集物联网设备流量并统一处理；根据训练阶段得到的特征提取器模型，对待分类流量样本与物联网设备流量支持集中样本进行特征提取；根据训练阶段得到的集成比较器对提取出的特征向量进行特征比较，从而对待分类的物联网设备流量设备类型进行判别。本发明可以进行快速学习的能力，从而解决在物联网设备数据不充足的情况下进行准确分类的问题。
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公开(公告)号：CN113723440B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202110669055.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种云平台上加密TLS应用流量分类方法及系统，该方法包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对加密TLS应用流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建应用分类模型；分类阶段包括：对未分类的加密TLS应用流量样本进行统一处理；根据训练阶段得到的应用分类模型，对待测流量样本的应用类型进行判别，并输出判别结果。本方法及系统通过提取网络流的报文长度序列并结合门限机制、自注意力机制等，从而实现了准确率、效率更优的“云”平台上加密TLS应用流量分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112839024A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011224892.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征注意力的网络流量分类方法及系统，该方法包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对应用协议的流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建应用协议分类模型；分类阶段包括：采集网络流量并统一处理；根据训练阶段得到的应用协议检测模型，对待测流量样本的应用协议类型进行判别，并输出判别结果。本发明能够充分挖掘网络流量中不同尺度的潜在特征信息，从而形成更具表达能力的特征表示，在网络应用协议流量分类过程中具有高准确率和强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114330469A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110999637.6
申请日：2021-08-29
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种快速、准确的加密流量分类方法及系统，该方法包括模型构建阶段1、模型构建阶段2以及分类阶段。模型构建阶段1包括：对流序列进行短序列预处理；对短序列训练数据进行模型构建，生成早期快速检测模型。模型构建阶段2包括：对流序列进行长序列预处理；对长序列训练数据进行模型构建，生成细粒度分类模型。根据模型构建阶段2生成的细粒度分类模型对不能早期分类的流进行精细化分类，并输出其预测标签。本发明使用较多的数据报文将不能早期分类的流进行精细化分类，在网络流量分类过程既保证了高精度的同时又极大的减少了所有流等待数据报文所花费的时间，因此，能够同时满足高速与高精度的分类需求。
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公开(公告)号：CN113723440A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110669055.1
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京工业大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种云平台上加密TLS应用流量分类方法及系统，该方法包括训练阶段和分类阶段；训练阶段包括：对加密TLS应用流量样本进行统一处理；对训练数据进行学习训练，构建应用分类模型；分类阶段包括：对未分类的加密TLS应用流量样本进行统一处理；根据训练阶段得到的应用分类模型，对待测流量样本的应用类型进行判别，并输出判别结果。本方法及系统通过提取网络流的报文长度序列并结合门限机制、自注意力机制等，从而实现了准确率、效率更优的“云”平台上加密TLS应用流量分类。
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公开(公告)号：CN119945764A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510067740.5
申请日：2025-01-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于部分可观马尔可夫决策的工业控制跨层安全决策方法，包括：步骤1：使用监测系统对状态信息部分可观的工业控制系统进行状态感知，通过模型与工控系统的不断交互来收集训练数据。步骤2：使用基于POMDP决策框架的T‑DRQN深度强化学习方法将交互得到的数据与历史观测信息结合进行训练。步骤3：使用网络层设备节点的警报信息与物理层传感器读数对于入侵响应策略的响应效果进行评价，并利用这些指标分析不同模型之间响应性能的差异。本发明能够有效抵御从网络空间到物理空间的多阶段跨层攻击，采用双分支网络结构，更加明显地区分状态价值和动作优势，从而更准确、高效地指导入侵响应决策，更适用于处理系统状态信息部分可观的工控场景。
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公开(公告)号：CN114222304B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202111428923.3
申请日：2021-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/08 , H04W4/40 , H04W12/64 , H04W12/02 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种基于静默与广播周期的假名更改方法，收集以往车辆轨迹数据根据经纬度坐标与时间得到停留点。所有进入停留点区域的车辆将会循环使用该停留点区域假名池的假名，并保证同一车辆至少不会连续两次使用同一假名。将位置服务隐私保护中的停留点概念引入车联网环境中的假名更改场景的选取中，使假名更改方法覆盖更多能够使攻击者混淆混合区域。将Mean Shift聚类方法运用到车联网环境中的假名更改场景选取上得到停留点区域。通过在停留点区域内执行静默与广播周期使车辆在停留点区域内同步更改假名并且使攻击者无法预测车辆位置，同时防止语法链接攻击与语义链接攻击，保护车辆位置隐私，通过控制静默期时长保证车辆在假名更改时的行驶安全。
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