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公开(公告)号：CN111340075B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010093097.0
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种ICS的网络数据检测方法及装置，其中，方法包括：使用非异常数据对预设的树集成数据识别模型进行再训练，当再训练后的树集成数据识别模型的各个二叉树子模型中，存在叶子节点对应的网络数据个数大于第二阈值的二叉树子模型时，则该二叉树子模型出现了失衡现象，表示该二叉树子模型对树集成数据识别模型的精确度造成较大影响，将该二叉树子模型从再训练后的树集成数据识别模型中删除，得到新的树集成数据识别模型，提高了新的预设的树集成数据识别模型准确性，因此可以提高识别ICS的网络数据的准确性，提高对ICS进行安全防护的准确性。
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公开(公告)号：CN111355725A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010120695.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络入侵数据的检测方法及装置，其中方法包括：获取各个网段内的数据，将各个网段内的数据输入预先训练好的网络入侵检测模型，得到各个数据对应的检测结果。本发明实施例使用预先训练好的网络入侵检测模型检测各个网段的数据，预先训练好的网络入侵检测模型中低于预设权重阈值的权重的值为零，并且预先训练好的网络入侵检测模型是在低于预设权重阈值的权重置零后的网络入侵检测模型中，成本值最小的网络入侵检测模型，该网络入侵检测模型仅保留权重不低于权重阈值的通道的连接，从而降低了网络入侵检测模型的复杂性和冗余度，减少了网络入侵检测模型过拟合的风险，提高了网络入侵检测模型的识别网络入侵数据的准确率。
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公开(公告)号：CN111340075A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010093097.0
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种ICS的网络数据检测方法及装置，其中，方法包括：使用非异常数据对预设的树集成数据识别模型进行再训练，当再训练后的树集成数据识别模型的各个二叉树子模型中，存在叶子节点对应的网络数据个数大于第二阈值的二叉树子模型时，则该二叉树子模型出现了失衡现象，表示该二叉树子模型对树集成数据识别模型的精确度造成较大影响，将该二叉树子模型从再训练后的树集成数据识别模型中删除，得到新的树集成数据识别模型，提高了新的预设的树集成数据识别模型准确性，因此可以提高识别ICS的网络数据的准确性，提高对ICS进行安全防护的准确性。
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公开(公告)号：CN111835763B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010667126.X
申请日：2020-07-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种DNS隧道流量检测方法、装置及电子设备，获取文本格式的待检测DNS流量数据；将文本格式的待检测DNS流量数据输入预先基于训练完成的神经网络模型，以使神经网络模型对文本格式的待检测DNS流量数据进行特征提取，得到待检测特征向量；并基于待检测特征向量，进行类别划分，得到检测结果；神经网络模型是基于多个DNS流量数据样本和样本真值训练得到的。本发明实施例中，执行特征提取操作的神经网络模型是基于大量的DNS流量数据样本和样本真值训练得到的，与人工提取特征的方式相比，提取到的特征向量的准确性较高。因此，基于提取到的准确率较高的特征向量，得到的检测结果的准确性也较高，提高了DNS隧道流量检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113141394A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110322386.8
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本申请实施例提供的一种资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过接收目标任务对应的任务请求；获取所述多个终端设备中各终端设备的综合信任值；选取对应的所述综合信任值大于预设阈值的终端设备，根据预设多组资源分配系数生成对应所述目标任务的多组资源分配列表；分别计算所述多组资源分配列表中每一组资源分配列表对应的多个性能参数；根据所述每一组资源列表对应的多个性能参数，计算所述每一组资源列表对应的综合时延能耗；选取并根据所述多组资源分配列表中对应的综合时延能耗最小的一组资源分类列表进行所述目标任务的分配。可以避免部分终端设备故障导致的计算效率下降，提高计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111460155B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010245428.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于知识图谱的信息可信度评估方法及装置，方法包括：获取待评估的目标信息，从目标信息中提取目标三元组；依次使用预先生成的知识图谱中包含的N个关系替换目标三元组中的目标关系，得到N个替换三元组；基于预先训练完成的向量表示模型，将每个替换三元组中包含的头实体、关系以及尾实体分别转换为头实体向量、关系向量以及尾实体向量；基于替换三元组的头实体向量、关系向量以及尾实体向量，计算替换三元组的曼哈顿距离；根据计算得到的曼哈顿距离，对替换三元组和目标三元组进行排序；根据计算得到的曼哈顿距离，以及排序结果，计算目标三元组的可信度评分。能够适用于大数据环境，且提高信息评估的准确度。
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公开(公告)号：CN111431849B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010098831.2
申请日：2020-02-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种网络入侵检测方法及装置，该方法可以通过对所获得的入侵数据进行预处理，并将预处理后的待检测数据输入至预设的入侵检测模型中，得到待检测数据所属类型的检测结果，针对新的入侵数据种类，应用本发明实施例不一定需要重新更新入侵检测模型的情况下，也能够检测出该入侵数据所属种类，进而也就不必频繁对入侵检测模型进行维护，也就减小了维护工作量，另外，入侵检测模型是基于深度因子分解机模型进行训练所得的模型，可见，应用本发明实施例提供的方案不仅能够减小维护工作量，还能提高检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN111355725B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010120695.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络入侵数据的检测方法及装置，其中方法包括：获取各个网段内的数据，将各个网段内的数据输入预先训练好的网络入侵检测模型，得到各个数据对应的检测结果。本发明实施例使用预先训练好的网络入侵检测模型检测各个网段的数据，预先训练好的网络入侵检测模型中低于预设权重阈值的权重的值为零，并且预先训练好的网络入侵检测模型是在低于预设权重阈值的权重置零后的网络入侵检测模型中，成本值最小的网络入侵检测模型，该网络入侵检测模型仅保留权重不低于权重阈值的通道的连接，从而降低了网络入侵检测模型的复杂性和冗余度，减少了网络入侵检测模型过拟合的风险，提高了网络入侵检测模型的识别网络入侵数据的准确率。
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公开(公告)号：CN111835763A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010667126.X
申请日：2020-07-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种DNS隧道流量检测方法、装置及电子设备，获取文本格式的待检测DNS流量数据；将文本格式的待检测DNS流量数据输入预先基于训练完成的神经网络模型，以使神经网络模型对文本格式的待检测DNS流量数据进行特征提取，得到待检测特征向量；并基于待检测特征向量，进行类别划分，得到检测结果；神经网络模型是基于多个DNS流量数据样本和样本真值训练得到的。本发明实施例中，执行特征提取操作的神经网络模型是基于大量的DNS流量数据样本和样本真值训练得到的，与人工提取特征的方式相比，提取到的特征向量的准确性较高。因此，基于提取到的准确率较高的特征向量，得到的检测结果的准确性也较高，提高了DNS隧道流量检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113141394B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110322386.8
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/101 , H04L67/1023 , H04L67/56
Abstract: 本申请实施例提供的一种资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过接收目标任务对应的任务请求；获取所述多个终端设备中各终端设备的综合信任值；选取对应的所述综合信任值大于预设阈值的终端设备，根据预设多组资源分配系数生成对应所述目标任务的多组资源分配列表；分别计算所述多组资源分配列表中每一组资源分配列表对应的多个性能参数；根据所述每一组资源列表对应的多个性能参数，计算所述每一组资源列表对应的综合时延能耗；选取并根据所述多组资源分配列表中对应的综合时延能耗最小的一组资源分类列表进行所述目标任务的分配。可以避免部分终端设备故障导致的计算效率下降，提高计算效率。
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