公开(公告)号：CN117936116A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410118930.0

申请日：2024-01-29

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李聪 ,  王武 ,  曲博 ,  李翔

IPC: G16H50/80 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于网络信息分析技术领域，具体为一种基于图神经网络的超图传染病传播过程预测方法。本发明包括：将用以表述超图结构的邻接矩阵投影成为低阶带权图形式，包含描述节点空间关系的低阶邻接矩阵和描述连边特性的连边权重两项；由多层图注意力网络算法从低阶带权图中重构节点在超图中的空间信息，并将其与带有时序信息的节点特征进行融合；通过长短时记忆门算法实现对节点特征中传染病传播的动力学特征提取；由多层感知机算法对下一时刻超图中被病毒感染的节点数目进行预测。本发明实现了由超图的低阶投影和低阶图神经网络算法预测超图中的传染病传播过程。

公开(公告)号：CN118656690A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410614133.1

申请日：2024-05-17

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李聪 ,  胡子童 ,  曲博 ,  李翔

IPC: G06F18/241 ,  H04L9/40 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明属于加密网络流量分类技术领域，具体为基于时空信息的图注意力IPsec隧道模式加密流量分类方法。本发明包括：从IPsec隧道模式下加密的原始Pcap文件中，以固定步长的方式提取包含数据包的方向、包长和时间信息的数据包序列；由一维卷积和批归一化组成的时间域信息处理模块负责提取数据包的时间信息和局部依赖关系；由引入有图注意力网络的空间域信息处理模块提取数据包序列的空间结构及其交互关系；以层次化的方式将各空间域信息处理模块的输出子图聚合为一个输出向量；最后，由多层感知机和归一化指数算法对加密流量进行分类。本发明实现了IPsec隧道模式下加密流量的更准确分类。

公开(公告)号：CN118609846A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410586603.8

申请日：2024-05-13

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李聪 ,  王蔚然 ,  曲博 ,  李翔

IPC: G16H50/80 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于数据分析技术领域，具体为基于时空超图神经网络的传染病预测算法。本发明算法包括：以城市为节点，人口分布特征相似性构造超边，形成城市传染病关联超图网络；构建由时序嵌入层、超图网络嵌入层和预测层组成的时空超图神经网络；利用循环神经网络学习城市传染病中确诊人数、死亡人数和人流量中的时序信息；利用超图神经网络学习人口分布特征相似性构建的城市特征共享信息，得到包含关联关系信息的城市个体特征；将时序嵌入层的特征和超图网络嵌入层的特征拼接得到传染病趋势预测结果。本发明算法采用超图挖掘传染病发生时城市之间的高阶关联关系，通过时空框架结合时间域和特征空间域多角度信息，提高城市传染病确诊人数预测准确性。