公开(公告)号：CN119561744A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411704849.7

申请日：2024-11-26

Applicant: 武汉大学

Inventor： 王丽娜 ,  付杰 ,  余荣威 ,  杨葛英

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种时空特征融合的门控多层感知机的网络入侵检测方法及装置，其中的方法对物联网系统的网络流量进行预处理，通过设计新的时空特征提取与学习方法，用双向LSTM网络捕获网络行为的时间特征，并通过带有门控单元的全连接层网络捕获网络行为空间关系，最后通过特征融合模块的gMLP网络得到时空融合特征关联关系。最后基于全连接层的分类子网络，根据时空融合特征向量来对网络攻击行为进行准确分类。利用gMLP挖掘网络行为的之间的时空关系，以此来提升网络入侵检测的能力。采用简单的全连接层作为分类器，从而可以根据获取的数据的时空相关性对恶意行为进行有效地检测。

公开(公告)号：CN117197543A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311060003.X

申请日：2023-08-21

Applicant: 武汉大学

Inventor： 王丽娜 ,  杨葛英 ,  吴津宇 ,  王清浩 ,  刘晓稳 ,  付杰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/84 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 为了解决网络异常检测中特征提取能力较弱的问题，本发明通过将输入一维特征属性数据转化为二维RGB图像，从而将网络异常检测问题转化为图像异常检测问题，并将空间注意力机制引入ResNeXt网络模型中，提高模型特征提取能力。本发明公开的一种基于GMD图像化与改进ResNeXt的动态网络异常检测方法，首先采取结合了格拉姆角场、马尔可夫变迁场和差值编码的图像化方法将输入数据转化为二维RGB图像，然后将ResNeXt网络结构中的标准卷积替换为具有动态调整感受野功能的MA‑Dilated卷积，并使用改进后的ResNeXt网络进行特征提取，最后使用极限学习机完成分类工作，能够实现对异常数据的高效准确检测。

公开(公告)号：CN118400137A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410431993.1

申请日：2024-04-11

Applicant: 武汉大学

Inventor： 王丽娜 ,  付杰 ,  刘晓稳 ,  王清浩 ,  杨葛英

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于时空特征分析的网络行为可信评估方法及系统，属于人工智能信息安全技术领域，本发明基于时空特征分析的网络行为可信评估方法，对物联网系统的交互网络流量进行预处理，通过设计新的时空特征分析方法，用双向LSTM网络捕获网络行为的时间信任分数，并通过gMLP网络捕获网络行为空间关系以得到空间信任分数。最后基于加权求和方法得到网络行为的最终信任分数，并根据信任分数来判断行为异常与否。本发明充分考虑了网络节点的行为和交互关系，提高了网络行为评估的准确性，适用于对复杂网络节点行为的检测。

公开(公告)号：CN116760576A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310606083.8

申请日：2023-05-23

Applicant: 武汉大学

Inventor： 王丽娜 ,  付杰 ,  杨葛英 ,  刘晓稳 ,  王清浩

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/094 ,  G06N3/126 ,  G06N3/123

Abstract: 本发明公开了一种基于基因演化的未知网络威胁攻击及防御方法、系统，涉及一种针对深度学习模型攻击的方法及相应的防御机制，属于人工智能信息安全技术领域。其中的方法采用网络入侵检测数据集，设计新的适应度计算方法，用改进后的遗传算法生成更接近真实数据的对抗样本即未知网络威胁攻击样本，对黑盒状态下的网络入侵检测模型进行攻击，并针对这些未知网络威胁攻击样本的空间分布特征，提出基于对抗生成网络架构模型进行对抗训练的防御措施。

公开(公告)号：CN116723003A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310538523.0

申请日：2023-05-12

Applicant: 武汉大学

Inventor： 王丽娜 ,  刘晓稳 ,  杨葛英 ,  付杰 ,  王清浩

IPC: H04L9/40 ,  H04L69/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于免疫检测器动态演化的压缩网络流量异常检测方法及系统，包括：(1)通用压缩算法识别模块，利用压缩包头信息识别采用的压缩算法。(2)基于混合过滤式包裹式的特征选择模块，多种角度对网络流量特征进行重要性计算并选择最优特征子集。(3)候选自检测器生成及进化耐受模块，在自体基础上直接生成候选自检测器，并借助抗原聚类特征树快速完成进化耐受。(4)基于蒙特卡洛的候选自检测器成熟耐受模块，借助蒙特卡洛算法计算候选自检测器的被覆盖程度，剔除被多个成熟自检测器协同覆盖且覆盖面积较大的候选自检测器。(5)利用成熟自检测器对压缩网络流量进行异常检测。本发明能够实现对异常数据的高效准确检测。