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公开(公告)号：CN115842684A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310138994.2
申请日：2023-02-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种基于MDATA子图匹配的多步攻击检测方法，本申请方法包括：构建预设多步攻击事件的MDATA知识图谱查询图；利用数据查询优化器将MDATA知识图谱查询图分解成若干个子查询图；将若干个子查询图储存至SQM‑Tree辅助的数据结构中，SQM‑Tree辅助的数据结构用于跟踪与合并数据；将若干个子查询图匹配MDATA知识图谱数据图中的多步攻击数据，MDATA知识图谱数据图根据历史告警日志数据和正常系统日志数据创建；输出子查询图与MDATA知识图谱数据图的匹配结果，将匹配结果与SQM‑Tree辅助的数据结构进行对比得到预设多步攻击事件的检测结果，有效提高检测效率。
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公开(公告)号：CN119299129A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411255263.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F18/2431 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种用于细粒度多分类的网络入侵开放识别方法、系统及存储介质，网络入侵开放识别方法包括：特征表示步骤：学习一个泛化性的特征表示网络来表征训练和测试样本，从而为后续的分类步骤和拒绝步骤提供支撑；分类步骤：构建分类器，在封闭世界假设中将测试样本分类为已知类别中的某一个类别；拒绝步骤：从训练数据分布中估计可能的簇数，以在开放特征空间学习准确的识别器，从而最小化已知类别样本被错误识别为未知的风险。本发明的有益效果是：1.该网络入侵开放识别方法提高了网络入侵检测在开放世界中的检测准确性；2.该网络入侵开放识别方法具有很好的特征表示能力，能够在分类已知类别样本的同时拒绝那些未知类别的样本。
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公开(公告)号：CN118941606A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411415165.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶单目深度估计的道路物理域对抗补丁生成方法，形成场景图像数据集；生成目标车辆的掩码图像，目标车辆转换成像素坐标系下的像素坐标，将目标汽车嵌入场景图像中得到目标对象场景图；将道路补丁转换成像素坐标系下的像素坐标；通过场景构造模块得到多个场景图像，得到多方道路补丁视图集；计算深度损失及特征损失，构造目标损失函数；通过目标函数计算由模型输入相应补丁区域大小加权的平均梯度，使用平均梯度作为道路补丁图像的梯度，使用MI‑FGSM的方法更新当前补丁，当达到最大迭代次数时生成最终道路对抗补丁。本发明的方法使得单目深度估计技术更加精准、可靠，鲁棒性更高。
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公开(公告)号：CN117932233B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410324849.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了一种基于相似异常行为的用户行为模型微调方法、系统及介质，该方法包括：对每个用户的行为数据预处理及统计特征提取；按正常行为统计特征，对所有用户进行聚类；对每个正常用户使用其自身的部分行为数据训练单独的用户级行为模型，所述正常用户为未出现过异常行为的用户；以同聚类的异常用户数据对每个正常用户训练单独的用户级行为模型进行微调，所述异常用户为存在异常行为的用户；对微调后的用户级行为模型进行测试。本发明能让企业以少数异常行为数据辅助对正常用户未来可能出现的异常行为的检测，有利于企业对内部威胁进行预警。
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公开(公告)号：CN117909912B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410312729.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及计算机与人工智能技术领域，特别涉及一种两阶段异常用户行为分析的检测方法及系统。其方法包括步骤：S1.数据特征处理：在获取用户行为信息及用户身份信息后将数据进行特征处理；S2.建立基准模型：分析用户行为的时间分布情况，选取部分特征数据建立基准模型，利用基准模型进行粗粒度的用户行为检测，找出存在异常用户；S3.细粒度检测：对基准模型找出的存在异常用户进行细粒度的第二阶段检测。本发明在第一阶段的基准模型实现行为级异常的检测，并能按时间顺序依次检测每周用户的行为情况，在第二阶段进行细粒度的用户级异常的检测，找出异常行为与用户的对应关系，更准确、更高比例地找出异常行为和用户并减少误报。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117792803B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410218653.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于数据包有效载荷预训练模型的网络攻击检测方法、系统及介质，该方法包括：对数据集中的网络流量包进行切分，获得网络会话流粒度的网络数据包有效载荷序列；对数据集的正常流量和网络攻击流量进行均衡采样，使用滑动窗口对有效载荷进行切分；将有效载荷切分后获得的字节对序列经分词器处理后输入Bert模型进行预训练，在预训练Bert模型时将网络会话流类比于文档，将网络数据包有效载荷类比于句子：加载已预训练的Bert模型，结合分类器在新的数据上进行微调，采用微调后的网络攻击检测模型检测网络攻击。本发明能更好地捕获网络数据包有效载荷的信息，以便于通过网络数据包有效载荷预训练模型检测网络攻击。
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公开(公告)号：CN117909912A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410312729.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及计算机与人工智能技术领域，特别涉及一种两阶段异常用户行为分析的检测方法及系统。其方法包括步骤：S1.数据特征处理：在获取用户行为信息及用户身份信息后将数据进行特征处理；S2.建立基准模型：分析用户行为的时间分布情况，选取部分特征数据建立基准模型，利用基准模型进行粗粒度的用户行为检测，找出存在异常用户；S3.细粒度检测：对基准模型找出的存在异常用户进行细粒度的第二阶段检测。本发明在第一阶段的基准模型实现行为级异常的检测，并能按时间顺序依次检测每周用户的行为情况，在第二阶段进行细粒度的用户级异常的检测，找出异常行为与用户的对应关系，更准确、更高比例地找出异常行为和用户并减少误报。
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公开(公告)号：CN115913791B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310213291.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L9/40 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式查询索引树的MDATA动态子图匹配方法、系统及存储介质，基于MDATA在网络安全领域对安全态势表示的时空特征优势，通过MDATA实体与关系的属性特征，将攻击行为刻画为子图匹配问题中的查询图，整个网络环境刻画为数据图，当新的网络进行变化的时候动态更新数据图并设计相应的辅助数据结构，应用动态子图匹配方法实时快速准确检测出网络中出现的攻击行为，保护网络安全。本发明设计的增量式查询索引树的MDATA子图匹配方法，可以事实检测出攻击行为并且减少误报和漏报的机率，降低时间复杂度的同时提升检测速度。
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公开(公告)号：CN116069953B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310200711.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/387 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 公开了一种基于知识图谱叠加时空属性的MDATA知识表示方法，其将所有实体划分为主要实体和次要实体，将无实际含义的次要实体不参与表示计算，降低模型的计算开销；同时将时空属性融入关系和实体属性中，实现时空属性动态知识的有效表示；最后通过多级图架构隔离子图，实现子图间独立更新互不影响，满足动态知识的快速更新，也实现根据搜索目标选定不同层次的子图进行搜索，提高搜索速度，保证模型的可计算性和可实现性。
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公开(公告)号：CN116069953A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310200711.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/387 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 公开了一种基于知识图谱叠加时空属性的MDATA知识表示方法，其将所有实体划分为主要实体和次要实体，将无实际含义的次要实体不参与表示计算，降低模型的计算开销；同时将时空属性融入关系和实体属性中，实现时空属性动态知识的有效表示；最后通过多级图架构隔离子图，实现子图间独立更新互不影响，满足动态知识的快速更新，也实现根据搜索目标选定不同层次的子图进行搜索，提高搜索速度，保证模型的可计算性和可实现性。
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