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公开(公告)号：CN112950078B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110356095.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种审判风险应急处置方案生成方法及系统。其中，该方法包括获取法院人员及资源信息，构建审判风险处置责任图谱；接收和解析审判风险告警信息，得到审判风险特征并从风险知识库中查询风险所有的可能状态，构建风险状态转移图；更新审判风险处置责任图谱，计算当前人员及资源状态下风险状态转移图中所有状态转移的最优实现策略，以最优实现策略的处置代价作为风险状态转移图中对应边的权重；基于风险状态转移图中对应边的权重，以收到告警时的审判风险状态为初始状态，计算风险状态转移图中从初始状态到风险化解状态的最短路径，进而生成风险处置的最优方案；其中，最优方案由实现最短路径上所有状态转移所需的最优处置策略构成。
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公开(公告)号：CN112950078A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110356095.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种审判风险应急处置方案生成方法及系统。其中，该方法包括获取法院人员及资源信息，构建审判风险处置责任图谱；接收和解析审判风险告警信息，得到审判风险特征并从风险知识库中查询风险所有的可能状态，构建风险状态转移图；更新审判风险处置责任图谱，计算当前人员及资源状态下风险状态转移图中所有状态转移的最优实现策略，以最优实现策略的处置代价作为风险状态转移图中对应边的权重；基于风险状态转移图中对应边的权重，以收到告警时的审判风险状态为初始状态，计算风险状态转移图中从初始状态到风险化解状态的最短路径，进而生成风险处置的最优方案；其中，最优方案由实现最短路径上所有状态转移所需的最优处置策略构成。
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公开(公告)号：CN115934090A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310010274.8
申请日：2023-01-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F8/40 , G06F8/74 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种由二进制代码转换源代码的方法，涉及计算机软件逆向分析及网络安全领域，使用大规模二进制代码中间表示训练预训练模型，预训练有助于模型有效的捕捉二进制中间表示程序指令上下文中的结构和语义相关性，然后基于提示学习的思想利用二进制中间表示生成任意高级编程语言编写的源代码。在无需人工干预的情况下，生成二进制文件的任意编程语言编写的源代码，简化了二进制文件分析过程，提高了二进制文件分析效率，也能为软件分析人员提供多语言的源代码支持。
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公开(公告)号：CN115934090B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310010274.8
申请日：2023-01-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F8/40 , G06F8/74 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种由二进制代码转换源代码的方法，涉及计算机软件逆向分析及网络安全领域，使用大规模二进制代码中间表示训练预训练模型，预训练有助于模型有效的捕捉二进制中间表示程序指令上下文中的结构和语义相关性，然后基于提示学习的思想利用二进制中间表示生成任意高级编程语言编写的源代码。在无需人工干预的情况下，生成二进制文件的任意编程语言编写的源代码，简化了二进制文件分析过程，提高了二进制文件分析效率，也能为软件分析人员提供多语言的源代码支持。
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公开(公告)号：CN113256438B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110583491.7
申请日：2021-05-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于智能识别领域，提供了一种网络用户的角色识别方法及系统。其中，该方法包括获取用户行为数据，构建当前用户所属的用户关系图；从用户行为数据中提取当前用户的行为特征；将当前用户的行为特征进行向量表示，得到当前用户行为特征向量表示；基于用户关系图和用户行为特征向量表示，构建当前用户的特征向量表示；将当前用户的特征向量表示输入分类器中，得到当前用户在每个类别上的概率分布，预测出当前用户的角色类别。其以端到端的方式进行，无需人工设计特征，因而具有更好的建模效率和更广的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277249B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211154561.8
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L9/40 , H04L41/044 , H04L41/046 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L43/08 , H04L43/0852
Abstract: 一种多层异构网络协同的网络安全态势感知方法，涉及网络安全态势感知技术领域，将网络安全态势感知任务分解并分散到异构网络各层级设备上执行，即轻量、实时性要求高的任务在边、端执行，复杂任务在云上执行，任务间通过传递参数交互和协同，最终生成全局态势感知结果。本发明提供的方式充分利用了多层异构网络各层级设备的计算资源、降低了带宽占用、提升了实时性，细化了分析粒度。
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公开(公告)号：CN115277249A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211154561.8
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L9/40 , H04L41/044 , H04L41/046 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L43/08 , H04L43/0852
Abstract: 一种多层异构网络协同的网络安全态势感知方法，涉及网络安全态势感知技术领域，将网络安全态势感知任务分解并分散到异构网络各层级设备上执行，即轻量、实时性要求高的任务在边、端执行，复杂任务在云上执行，任务间通过传递参数交互和协同，最终生成全局态势感知结果。本发明提供的方式充分利用了多层异构网络各层级设备的计算资源、降低了带宽占用、提升了实时性，细化了分析粒度。
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公开(公告)号：CN114065199B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111368481.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种跨平台恶意代码检测方法及系统，包括：(1)使用多个平台上良性程序样本，训练一个预训练模型来捕捉程序指令上下文中的结构、语义相关性以及不同平台程序指令间的结构、语义共性；(2)在预训练模型之上，使用多个平台有限规模的良性程序样本和恶意程序样本构建跨平台恶意代码检测模型，对跨平台恶意代码检测模型进行参数微调，将预训练模型中的知识迁移到跨平台恶意代码检测模型中；(3)使用构建的跨平台恶意代码检测模型，对不同平台上的未知程序样本进行检测，判断其为恶意或良性。本发明使用多个平台的程序样本进行模型训练，充分利用不同平台程序在结构、语义上下文上的共性，缓解了单一平台恶意代码训练样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN114065199A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111368481.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种跨平台恶意代码检测方法及系统，包括：(1)使用多个平台上良性程序样本，训练一个预训练模型来捕捉程序指令上下文中的结构、语义相关性以及不同平台程序指令间的结构、语义共性；(2)在预训练模型之上，使用多个平台有限规模的良性程序样本和恶意程序样本构建跨平台恶意代码检测模型，对跨平台恶意代码检测模型进行参数微调，将预训练模型中的知识迁移到跨平台恶意代码检测模型中；(3)使用构建的跨平台恶意代码检测模型，对不同平台上的未知程序样本进行检测，判断其为恶意或良性。本发明使用多个平台的程序样本进行模型训练，充分利用不同平台程序在结构、语义上下文上的共性，缓解了单一平台恶意代码训练样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN113256438A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110583491.7
申请日：2021-05-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于智能识别领域，提供了一种网络用户的角色识别方法及系统。其中，该方法包括获取用户行为数据，构建当前用户所属的用户关系图；从用户行为数据中提取当前用户的行为特征；将当前用户的行为特征进行向量表示，得到当前用户行为特征向量表示；基于用户关系图和用户行为特征向量表示，构建当前用户的特征向量表示；将当前用户的特征向量表示输入分类器中，得到当前用户在每个类别上的概率分布，预测出当前用户的角色类别。其以端到端的方式进行，无需人工设计特征，因而具有更好的建模效率和更广的适用性。
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