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公开(公告)号：CN116055224B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310314700.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2415
Abstract: 一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，涉及网络安全领域，首先，通过捕获加密应用程序行为流量，然后通过使用CICFlowMeter提取流量的流特征数据，然后对这些特征数据进行清洗。分别将这些特征数据输入到GRU和1DCNN中，其中GRU可以很好地捕获加密流量的时序特征信息，1DCNN可以有效地捕获加密流量的空间特征信息。接下来，将这些捕获到的时序特征信息和空间特征信息进行融合，构建超图结构。构建超图后，我们将其输入到改进的超图卷积中，可以很好地学到流之间的多元关系信息，进而提升了模型的精度和泛化能力，改进的超图卷积学到的结构信息也具有更好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116055224A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310314700.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2415
Abstract: 一种基于时空超图卷积的加密应用程序行为流量检测方法，涉及网络安全领域，首先，通过捕获加密应用程序行为流量，然后通过使用CICFlowMeter提取流量的流特征数据，然后对这些特征数据进行清洗。分别将这些特征数据输入到GRU和1DCNN中，其中GRU可以很好地捕获加密流量的时序特征信息，1DCNN可以有效地捕获加密流量的空间特征信息。接下来，将这些捕获到的时序特征信息和空间特征信息进行融合，构建超图结构。构建超图后，我们将其输入到改进的超图卷积中，可以很好地学到流之间的多元关系信息，进而提升了模型的精度和泛化能力，改进的超图卷积学到的结构信息也具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116436666B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310380411.7
申请日：2023-04-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种面向分布式异构网络的安全态势感知方法，能够将网络安全态势感知任务按照任务和设备的参数分配到各层级设备上执行，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。本发明提供的方法充分利用了云边端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，及时有效地评估了整个网络安全风险。
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公开(公告)号：CN116436666A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310380411.7
申请日：2023-04-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种面向分布式异构网络的安全态势感知方法，能够将网络安全态势感知任务按照任务和设备的参数分配到各层级设备上执行，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。本发明提供的方法充分利用了云边端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，及时有效地评估了整个网络安全风险。
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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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