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公开(公告)号：CN119376892A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411571128.3
申请日：2024-11-06
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的容器动态调配方法及系统；包括：接收工作负载的请求，采用银行家算法和优先级相结合的方法，对每个工作负载的请求进行容器的资源分配；使用BiLSTM学习历史负载数据，预测未来负载情况；使用改进的粒子群优化算法，对容器进行动态的调度；使用机器学习技术，进行特征提取，学习历史数据的特征；使用BiLSTM‑Attention‑Adaboost模型通过历史时间序列的数据，预测未来资源的使用情况，提前进行部署。本发明可以更准确地根据工作负载的需求来分配资源，避免资源的浪费，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN116032775B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310025793.1
申请日：2023-01-09
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) , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04L41/14 , G06N20/10 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种面向概念漂移的工业控制网络异常检测方法，该方法以实时多维数据流作为目标数据。该方法在初始数据流上训练教师模型和单类支持向量机模型；对于每批次数据流，都基于教师模型训练一个新的学生模型；利用学生模型对当前批次数据流进行异常检测，并利用单类支持向量机模型清洗正常数据中的异常值以获得更新模型所需要的训练数据；利用旧的学生模型获得当前批次数据流和前一批次数据流的异常分数集，然后根据Hoeffding不等式计算模型的可靠性，从而计算模型的参数系数，利用参数系数更新模型以适应概念漂移。本发明可以有效解决异常检测模型在概念发生漂移时的效率衰减问题。
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公开(公告)号：CN118869241A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410809122.9
申请日：2024-06-21
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: 本发明涉及一种基于溯源图的入侵检测方法及系统，通过获取待监测系统的安全活动信息，转换为溯源图；随机选取溯源图中的部分节点和对应的邻居节点，确定所选取节点和每个邻居节点之间的注意力系数，利用得到的注意力系数，将邻居节点的特征加权聚合到所选取的每个节点中，通过跳跃连接将原始节点特征与聚合后的特征进行整合，得到聚合更新后的节点特征表示；基于训练完毕的检测模型，利用节点的概率关系，得到低置信度样本，利用得到的低置信度样本重新训练检测模型，迭代生成新模型，直到不产生低置信度样本为止，整合所有迭代后的模型，得到训练完毕的整体模型，并根据设定的等待时间，得到入侵检测的结果。
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公开(公告)号：CN118468272B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410916949.X
申请日：2024-07-10
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: G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及恶意代码检测领域，提供了一种基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法和系统。该方法包括，分别将源域样本代码和目标域样本代码进行灰度图转换，得到第一源域灰度图和第一目标域灰度图；进行对比度增强，将第一源域灰度图和第一目标域灰度图从空间域转换为频域，再采用逆离散余弦变换，得到第二源域灰度图和第二目标域灰度图；采用深度残差网络，得到源域特征向量和目标域特征向量，再根据源域特征向量，得到输出结果；基于分类损失和域空间特征对齐损失，构建总优化目标损失，优化深度残差网络；基于待检测的代码，输入已训练的深度残差网络中，得到恶意代码或正常代码。本发明提高了对新型恶意软件及变体的检测准确性。
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公开(公告)号：CN118433396B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410888157.6
申请日：2024-07-04
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: H04N19/192 , H04N19/176 , H04N19/136 , H04N19/44 , G06T9/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种多位置特征增强的压缩感知图像重构方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取原始图像；将原始图像输入图像重构模型中进行重构，获得重构图像；其中，所述图像重构模型包括依次连接的采样模块、初始化重构模块和深度重构模块；所述深度重构模块包括多个依次连接的轻型递归重构块；每个轻型递归重构块连接前一个轻型递归重构块输出的重构特征与采样模块输出的采样特征，得到连接特征，对连接特征进行若干次递归重构后，得到递归重构特征，再将递归重构特征与连接特征相连，得到该轻型递归重构块的重构特征。本发明能够在降低计算量的同时提高重构精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410498A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410881154.X
申请日：2024-07-03
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: G06F21/57 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种细粒度混合语义漏洞检测方法及系统，属于网络安全技术领域。包括将序列代码表示输入预训练语言模型进行处理，获取全局语义特征向量和注意力分数嵌入矩阵；将序列代码表示输入预设的多尺度融合卷积神经网络进行处理，获取局部特征向量；将图代码表示输入具有残差结构的图卷积神经网络进行处理，获取图嵌入向量；将全局语义特征向量、局部特征向量和图嵌入向量融合后输入训练好的漏洞检测模型进行处理，获取漏洞检测结果；根据漏洞检测结果和注意力分数嵌入矩阵对序列代码表示进行细粒度检测，获取漏洞定位结果。能够提高模型特征提取能力，提高漏洞检测的准确性；解决现有技术漏洞检测粒度过粗的问题。
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公开(公告)号：CN117669651B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410133906.4
申请日：2024-01-31
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: G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及基于ARMA模型的对抗样本黑盒攻击防御方法及系统，属于对抗样本攻击防御技术领域，数据预处理，训练异常检测模型，独立训练代理模型；对测试集进行对抗样本攻击，包括：对离散类型特征添加扰动；评估对抗样本的可迁移性；误差优化混合再训练的防御；使用训练误差对对抗样本误差进行优化；评估对抗样本防御方法的性能；利用USAD优化模型对工业控制系统的行为数据进行异常检测，输出检测结果。本发明有效解决了对抗样本不符合特征约束、对抗样本符合特征约束但忽略了不同特征之间的复杂依赖性、不易在现实环境中执行的白盒攻击、部分防御方法无法使模型有效对对抗样本进行准确分类和单独使用误差优化方法无法提高模型性能的问题。
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公开(公告)号：CN116975875A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310847249.5
申请日：2023-07-11
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: 本发明属于软件认证保护技术领域，提供了基于国密算法的固件传输认证保护方法及系统，其技术方案为：当客户端向云端发送请求文件传输时，云端验证客户端的权限，并在数据库中检索所求文件信息；计算整个文件的哈希值；将文件按照大小分为若干数据包，并为分包数据信息，双端明文信息和包序号进行加密，加密后的数据信息一起组成新的包；将处理后的数据包发送给客户端，客户端接收数据包并对数据包进行验证；客户端每接收一个数据包，则进行一次验证，计算其哈希值并作对比；对客户端接收到的数据包按照顺序排列组合到一起，并计算组合后文件的哈希值，将其与云端发送的整个文件的哈希值作对比，实现了传输效率高且安全性高的数据传输保护方法。
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公开(公告)号：CN116361801B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310636026.4
申请日：2023-06-01
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: G06F21/56 , G06F9/54 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全领域，提供了一种基于应用程序接口语义信息的恶意软件检测方法及系统，包括获取软件API调用序列并进行预处理；基于预处理后的API调用序列将每个API进行向量化表示，得到API调用序列特征向量；基于预处理后的API调用序列中的API调用名称将每个API进行向量化表示，得到API调用名称特征向量；根据API调用序列特征向量和API调用名称特征向量，利用预先训练好的恶意软件检测模型进行软件检测，得到检测结果。本发明通过词嵌入模型获得API调用序列的矢量表示，并描述API名称的语义结构信息和统计信息，解决了现有技术只分析单一特征或者对单一特征分析不充分导致信息丢失从而影响准确率的问题。
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公开(公告)号：CN116340944B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310608993.X
申请日：2023-05-29
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: G06F21/56
Abstract: 本发明属于恶意代码分类技术领域，提出了一种基于RGB图像和轻量化模型的恶意代码分类方法及系统，包括：反编译原始恶意代码文件生成asm文件和bytes文件；提取asm文件中的操作码序列和bytes文件中的字节序列，将基于操作码序列生成的灰度图和马尔可夫图像以及基于字节序列生成的马尔可夫图像进行融合，得到融合后的RGB图像；将其输入至训练后的轻量化模型中进行分类。本发明分别提取操作码序列和字节序列，获得基于操作码频率的灰度图、基于操作码序列的马尔科夫图像、基于字节序列的马尔可夫图像；将操作码序列可视化为马尔可夫图像，最大限度地保证了提取特征的完整性，提高了模型的泛化能力。
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