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公开(公告)号：CN113132414B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110500708.3
申请日：2021-05-08
申请人： 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/14
摘要： 本发明公开一种多步攻击模式挖掘方法，实现基于少量先验知识的初始攻击模型启发式的生成新的攻击模型，并能够根据图匹配计算预测概率。包括：敏感信息与告警日志融合算法：针对告警日志的误报和漏报性质，将从流量数据中筛选出的敏感信息和告警日志通过IP相似度聚簇、攻击簇内合并和过滤、攻击簇间筛选三种算法进行融合。多步攻击模型：多步攻击模型定义如下其中N表示某类攻击的实际攻击过程步数，ABC代表多步攻击中每一个单步攻击的属性特征值。启发式多步攻击模型生成和攻击预测算法：通过图的概率匹配达到针对多步攻击的预测，步骤包括匹配对应点、计算概率值、生成多步攻击图模型、衡量转换。本发明通过启发式生成新攻击模型为攻击预测提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN113132414A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110500708.3
申请日：2021-05-08
申请人： 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开一种多步攻击模式挖掘方法，实现基于少量先验知识的初始攻击模型启发式的生成新的攻击模型，并能够根据图匹配计算预测概率。包括：敏感信息与告警日志融合算法：针对告警日志的误报和漏报性质，将从流量数据中筛选出的敏感信息和告警日志通过IP相似度聚簇、攻击簇内合并和过滤、攻击簇间筛选三种算法进行融合。多步攻击模型：多步攻击模型定义如下其中N表示某类攻击的实际攻击过程步数，ABC代表多步攻击中每一个单步攻击的属性特征值。启发式多步攻击模型生成和攻击预测算法：通过图的概率匹配达到针对多步攻击的预测，步骤包括匹配对应点、计算概率值、生成多步攻击图模型、衡量转换。本发明通过启发式生成新攻击模型为攻击预测提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN117540367A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210909030.9
申请日：2022-07-29
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F21/55 , G06F40/284 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开一种基于行为序列和语言模型的攻击调查方法，通过将审计日志构建为行为序列，利用基于transformer的深度双向预训练模型(BERT)对行为序列进行自监督学习，并通过微调的方式实现攻击行为序列和正常行为序列的分类任务。包括：行为序列生成，从行为依赖图中抽取行为依赖子图，将子图转换为行为序列并利用词性还原方法对序列进行处理；预训练模型，采用自监督的方式对未标注的行为序列进行表示学习；针对下游任务微调，利用标注的数据对模型进行微调，得到训练后的模型，实现行为序列的分类任务。本发明通过构造基于行为序列和语言模型的方法，为攻击调查提供了新的设计思路。
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公开(公告)号：CN114239737A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111573050.5
申请日：2021-12-21
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开一种基于时空特征与双层注意力的加密恶意流量检测方法，收集网卡节点处的原始流量，通过双层注意力机制结合时空特征对，采用端对端方法，直接输入原始加密流量，提取加密恶意特征，从而检测加密恶意流量，该过程包括：加密流量的提取与预处理、数据包内恶意特征提取层、数据流内恶意特征提取层。通过卷积神经网络提取数据包内空间特征，再基于数据包字段的注意力机制层提取包内重要恶意特征，通过循环神经网络提取数据流间的时间特征，再通过基于流中数据包的注意力机制层提取数据流中的重要恶意特征进行加密恶意流量检测模型的构建。本发明通过基于时空特征与双层注意力的加密恶意流量检测方法，结合时间空间特征，并且通过在数据包层面和数据流层面设置双层注意力机制，在多个层次上提取数据包和数据流中的恶意特征，能够有效检测加密恶意流量，提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN113158390A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110473819.X
申请日：2021-04-29
申请人： 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L12/24 , G06F111/02 , G06F111/08 , G06F119/10
摘要： 本发明公开设计了一种基于辅助分类式生成对抗网络的网络攻击流量生成方法，该方法利用生成式对抗网络的原理能够实现根据已有的网络攻击流量数据集样本，来生成能够欺骗和逃避防御系统检测的恶意流量样本。本发明包括：多源异构数据融合处理模块，负责定义一种统一的数据格式；生成器网络，负责根据高斯噪声和来自判别器的反馈来生成网络统计流量样本；判别器网络，负责对生成器生成的攻击流量样本和原始网络流量样本进行分析，包括真伪分析和攻击流量类别分析；分类微调模块，负责调试生成模型生成特定类型流量样本的性能。本发明通过构造基于辅助分类式生成对抗网络的网络攻击流量生成模型，在生成网络流量时能够根据网络攻击的类型来生成特定类型的网络攻击流量样本，通过生成此类对抗样本可以模拟网络攻击来检测现有入侵检测系统的鲁棒性，为现有的流量生成器提供了新思路。
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公开(公告)号：CN117540013A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210909024.3
申请日：2022-07-29
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开一种中文短文本实体链接方法,通过PET的方法对上下文、实体描述进行编码，得到嵌入表示，并构建正样本对，利用对比学习方法进行训练，挖掘知识库中实体的潜在相关关系,并使用两种负样本进行二次训练，利用嵌入的点积作为相似度得分进行实体链接。包括：候选实体生成阶段，负责计算指称与候选实体名称和候选实体描述之间的相似度得分，并通过加权求和的方法计算最后的相似度得分，得到候选实体集合；候选实体排名阶段，负责获取指称和实体的嵌入表示，再利用对比学习的思想进行训练，计算嵌入表示间的点积作为相似度得分，进行实体链接。本发明通过构造基于PET和对比学习的方法，为中文短文本实体链接提供了新的设计思路。
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公开(公告)号：CN117240488A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210645552.2
申请日：2022-06-08
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明公开一种基于BoTNet融合时空特征的加密流量识别方法，通过构建并行网络，利用BoTNet和BiLSTM两个子网络分别提取已经过预处理的加密流量图形式中的空间特征与时间特征，将两个子网络并行后通过早融合的方式结合，最后通过融合后的特征实现加密流量的分类与识别。包括：加密流量预处理模块，负责通过基于保留完整数据报的数据预处理方式，将原始加密流量转换为加密流量图像；加密流量识别网络架构，负责分别抽取空间与时间两个维度的特征，通过特征融合实现加密流量的分类与识别。本发明通过提取更深层次以及更丰富的加密流量特征，进一步提高了加密流量识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111861845A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010570456.7
申请日：2020-06-19
申请人： 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开一种基于阈值分割和直方图均衡的可逆水印方法，能够实现在一张彩色载体图像中嵌入较多的秘密信息，并且能够成功地从载密图像中提取出秘密信息并实现原始图像的无失真恢复。包括：水印嵌入阶段，将秘密信息嵌入到载体图像中生成载密图像；水印提取、载体无失真恢复阶段，负责将秘密信息从载密图像中提取出来，并无损恢复原始图像。本发明通过构造基于阈值分割和直方图均衡的可逆水印方法，增大了载体图像的嵌入容量，在嵌入水印的同时增强图像对比度，获得较好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN111861844A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010568588.6
申请日：2020-06-19
申请人： 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明公开一种基于图像分块认证的可逆水印方法，能够实现可逆水印与脆弱水印以双模的方式嵌入到图像载体，实现定位图像信息篡改并且对篡改区域的主要信息进行恢复，同时秘密信息得到正确提取的功能。包括：载体嵌入水印，负责将秘密信息和用于篡改定位和篡改还原的脆弱水印嵌入到载体图像；秘密图像提取信息可逆恢复，负责从还原的载密图像提取秘密信息，并且还原原始载体图像的内容。本发明通过构造基于图像分块认证的可逆水印方法，为图像可逆信息隐藏提供了新的设计思路。
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公开(公告)号：CN117707813A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211103950.8
申请日：2022-09-09
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F11/07 , G06F40/186 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0895 , G06N3/048
摘要： 本发明公开一种半监督系统日志异常检测方法，实现基于Sentence‑BERT模型以句嵌入的方式提取日志事件的语义表示，考虑日志事件每个单词的语义和词序关系，方便理解日志序列上下文，并构建GRU模型完成日志异常检测。包括：日志解析方法，负责将原始日志消息转化为日志模板；语义提取方法，负责通过SBERT模型提取日志模板的语义信息，减少语义损失，构建日志模板向量；异常检测方法，负责日志模板向量的降维以提升聚类性能，并通过GRU模型进行异常检测。本发明通过句嵌入提出新的日志语义表示方法，为解决日志异常检测领域标签不足问题提供了新的设计思路。
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