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公开(公告)号：CN118228091A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211640159.0
申请日：2022-12-20
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种基于注意力机制的CNN‑LSTM自动编码器，用于检测多变量时间序列中的异常情况，发明中的自动编码器模型能够捕获多变量时间序列数据中变量间的潜在关系。首先使用一个两阶段的滑动窗口为自动编码器提供更好的数据表示。在第一个滑动窗口中增加一个核心属性的派生属性来丰富原始数据中的信息，并扩展为带有正常或异常标签的固定长度序列段。在第二个较小的滑动窗口中，每个序列段被转换为连续的子序列。然后使用了一个CNN和LSTM自动编码器提取数据在时空上的深层次特征，并引入注意力机制保证学习性能。最后通过一个全连接层作分类输出。最后，自动编码器中的几个超参数通过随机搜索方式进行优化，以进一步提高模型的性能。
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公开(公告)号：CN118295980A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310000862.3
申请日：2023-01-03
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F16/174 , G06F16/18 , G06F11/14 , H04L41/069 , H04L69/04 , H04L69/22
摘要： 本发明的核心思想是减少原始日志文件中包含的冗余信息，具体包括：使用正则表达式拆分日志头和日志消息；对日志头执行启发式的字段提取；对日志消息进行模板提取；对参数进行映射处理；使用通用压缩工具对中间对象压缩。本发明针对工控设备日志头和日志消息分别设计了高效的压缩算法。此外，为了增强针对小日志文件的压缩比，对日志的模板提前进行预处理并存储，解决了传统日志压缩算法需要从待压缩文件中提取，由于文件太小导致模板的提取准确率低，进而导致压缩比不高的问题。此外，相对现有的日志压缩算法，也在一定程度上提高了压缩速率。
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公开(公告)号：CN117610642A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311354663.9
申请日：2023-10-18
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06N3/098 , G06N3/09 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于增强对抗学习的自编码器算法，该方法通过引入改进的增强自编码器和对抗的解码器结构，以提高模型对有效特征的提取能力和异常检测性能。在训练过程中，使用集成学习的思想，通过多个编码器的组合和自适应权重分配，实现对异常样本和正常样本的同时关注。此外，通过引入噪声层和深层生成器，增强模型对真实数据和重构生成数据的区分能力。通过合并增强编码器和对抗训练的训练步骤，减少迭代次数，提高训练效率和模型稳定性。
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公开(公告)号：CN118296517A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310000857.2
申请日：2023-01-03
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明针对上述问题，提出了一种基于最大信息系数的离线工控异常检测算法MICHC‑NN。针对皮尔逊积矩系数不能识别非线性关系的缺陷，本发明首先引入了最大信息系数来计算传感器之间的相关性，基于层次聚类算法，本发明将传感器之间的相关性作为逻辑距离，选出系统中的关键传感器，最后，本发明利用轻量级神经网络模型拟合关键传感器的正常运行状态以进行异常检测。测试结果表明，本发明提出的算法由于使用少量传感器，因此能够部署在算力极为有限的工控环境中，并获得了与使用所有传感器接近的异常检测效果。
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公开(公告)号：CN118233082A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211640137.4
申请日：2022-12-20
申请人： 四川大学
IPC分类号： H04L9/08 , H04B7/0452 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于卷积非局部编解码器的Massive MIMO物理层密钥生成方法，具体包括：考虑到大规模MIMO系统的信道信息的维度高，特征难提取的原因，采用了基于特征融合的卷积和非局部注意力的自编码器模型，能够更好地提取特征；结合所提出的网络模型和量化方法，提出了一个完整的Massive MIMO系统下的密钥生成方法。然后介绍了本发明实施时的模型训练和部署的详细步骤。本发明能够使得提取的特征的误差更小，生成的密钥不一致率更低。
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公开(公告)号：CN118214542A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211620022.9
申请日：2022-12-15
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及一种面向工业控制系统中监控设备同时访问多个传感设备的通信场景，提出基于秘密共享的安全多因素轻量级群组认证密钥协商协议S2MFL‑GKA。为了减少传感设备节点在群组协商过程中的计算和通信开销，该协议利用秘密共享技术构建传感设备的群组密钥参数，并采用离线注册法把秘密值分发到合法传感设备中，减少传感设备通信次数；为了防止未经授权的监控设备非法访问传感设备，该协议单独对监控设备进行身份认证和访问控制，提出使用ECC技术实现对监控设备安全注册，保证监控设备合法身份标识和通信密钥的安全传输；本协议支持传感设备动态的加入和退出，利用秘密共享技术和中国剩余定理，在不需要重新构建秘密值情况下实现了设备动态的加入和退出。
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公开(公告)号：CN118842774A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410942352.2
申请日：2024-07-15
申请人： 四川大学
IPC分类号： H04L49/103 , H04L9/00 , G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475
摘要： 本发明涉及一种基于关键特征提取的数据共享方案，具体包括：系统建模：该方案由多个数据提供方和一个区块链平台组成。特征提取阶段：各数据提供方利用变分自编码器(VAE)处理本地数据，提取鲁棒特征并计算关键特征。初次共享阶段：各数据提供方对提取出的关键特征进行随机噪声处理、打包和加密后上传至区块链平台。各方随后从区块链中提取关键特征，形成全局共享特征集合，并结合本地鲁棒特征用于后续联邦学习任务。联邦学习阶段：各方基于特征集合和本地特征执行联邦学习，分布式协作训练统一机器学习模型，直至模型拟合或达到预定迭代次数。每次模型更新时采用同态加密技术对全局参数加密聚合，确保隐私安全，防止通过模型参数逆向推导泄露隐私。
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公开(公告)号：CN118365019A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410298721.9
申请日：2024-03-15
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了一种基于改进深度强化学习算法的柔性车间调度方法。本发明涉及到工业系统生产调度领域。本发明提出的基于改进深度强化学习算法的柔性车间调度方法具有调度效果好、能够对机器利用率进行提高的优点。与传统的基于深度强化学习的柔性车间调度算法相比，本发明将Local Search算法(邻域搜索算法)应用到了Deep Q‑learning算法(深度Q学习算法)当中，提出了一种新型的同时具备Local Search算法局部搜索能力以及Deep Q‑learning算法全局搜索能力的Deep Q‑learning Combined with Local Search算法(结合了邻域搜索算法的深度Q学习算法)。最后通过一系列标准数据集上的实验，成功证明了Deep Q‑learning Combined with Local Search算法(结合了邻域搜索算法的深度Q学习算法)在解决柔性车间调度问题上的优越性。
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公开(公告)号：CN118296516A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310000840.7
申请日：2023-01-03
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种基于层级时间记忆的在线工控异常检测算法HTM‑CDFK层级时间记忆作为一种模拟人类记忆过程的算法，其能按照人类大脑的运行方式，将数据的各种运行模式转化为不同形式的神经元连接拓扑，以识别实时数据与记忆中数据模式的差别，并能够在数据模式变化时自动更新神经元连接来重新学习，本文通过采用该模型，突破了大多数在线异常检测算法中仅能针对特定模式进行检测的限制。此外，针对层级时间记忆对于周期性噪声容忍度较差的缺陷，本发明还提出了基于累积分布函数和高斯核卷积的异常值计算算法，提升了层级时间记忆在工控环境下的异常检测性能。
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公开(公告)号：CN117527331A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311439388.0
申请日：2023-11-01
申请人： 四川大学
摘要： 本发明面向机场行李处理系统，引入了一个定制化的蜜网架构。针对现有工控蜜罐的应用局限性，本发明首先提出一种基于分层策略思想的蜜网设计结构，为机场行李处理系统的每个子系统分配不同的安全控制和防御机制。其次，本发明通过研究恶意软件的传播模型，提出立体化的蜜网设计和部署方案。同时验证了蜜网的引入对工控网络抑制恶意软件传播的有效性。本发明实现的多层次和立体化的蜜网防御架构为机场工控安全研究提供了新思路，并为蜜罐和蜜网的应用提供了实践经验。
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