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公开(公告)号：CN113742772A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110927352.1
申请日：2021-08-09
Abstract: 一种基于GAN的用户人格隐私保护方法属于社会工程学领域。本发明使用结合强化学习的生成式对抗网络来进行文本的转换，其中策略梯度来解决GAN对于文本离散性的不可导问题。我们将鉴别器中的隐层语义特征“泄露”给生成器类提高生成文本语义相似性，同时在GAN的原始目标上加入真实文本和生成文本特征向量间的语义相似度和人格差异得分，因此鉴别器的样本分类器得分J(Gθ)、语义相似性得分Jsem和人格差异性得分Jpers的加权平均值来作为反馈信号来指导生成器的学习，从而使得生成器产生高度多样化的句子以匹配真实句子的变化，避免生成模式单一的文本数据。攻击者无法从变换后的文本数据中分析出用户真实的人格，从而达到攻击效果降低或者阻断攻击的目的。
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公开(公告)号：CN113689138A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111037196.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动追踪和社工要素的网络钓鱼易感性预测方法，属于社会工程学领域；具体为：首先，收集各用户社工要素的主体属性，记录各用户浏览钓鱼网站的眼动数据进行清洗；同时，各用户根据自身对网络钓鱼的信任程度和交易意图进行打分；将各用户的获取数据对支持SVR模型进行训练；利用K‑Means聚类算法将用户划分成不同的易感性等级；当新用户实际浏览钓鱼网站时，收集新用户的主体属性和眼动数据，并输入SVR模型中，利用输出数据计算出易感性值，划分到对应的等级中进行预测。本发明利用训练好的SVR模型预测用户对此网络钓鱼的易感性，再根据易感性的强弱，做出相应的具有针对性的防御方法，增强用户的使用体验并提供全方位的防护。
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公开(公告)号：CN113158076A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110364341.7
申请日：2021-04-05
Abstract: 一种基于变分自编码和K近邻组合的社交机器人检测方法属于异常检测技术领域，本发明通过网络获取社交机器人公开数据，并通过预处理提取特征，通过采用数据进行训练，再使用变分自编码进行编码以及解码，正常样本特征经过解码与初始特征更为相似，而异常样本与初始特征差异大，将原始特征与解码后的特征进行融合，再利用异常检测方法K近邻进行异常检测。该方法考虑在社交网络大环境中，异常用户群体相对于正常用户群体其数量较少，因此在数据的收集过程中，异常用户的收集相对麻烦。本发明提出的方法解决了社交机器人检测现有方法中高成本打标签和正负样本不均衡的缺点，通过减少异常样本参与模型的训练，实现社交网络机器用户的高效检测。
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公开(公告)号：CN112182169A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910585586.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明提供了一种基于用户属性的社会工程学机器人模拟方法和装置，其中，该方法包括：为目标机器人配置用户属性；根据为所述目标机器人配置的用户属性，生成运行参数；在所述目标机器人运行的过程中，根据所述运行参数生成语料内容；按照所述运行参数，在所述目标机器人对应的平台账号发送语料内容。通过上述方式解决了现有的无法有效防御社会工程学攻击的问题，达到了准确高效防御社会工程学攻击，以提升数据安全性的技术效果。
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公开(公告)号：CN110349586A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910667382.6
申请日：2019-07-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种电信诈骗检测方法及装置，其中，该方法包括：在用户电信通话过程中，获取用户的通话语音；提取用户的通话语音的语气相关声学特征；根据提取的语气相关声学特征生成输入数据；将生成的输入数据输入至预先训练得到的电信诈骗分类器进行分类，得到电信诈骗检测结果。通过上述方案能够提高电信诈骗检测的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109409433A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811284740.7
申请日：2018-10-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种社交网络用户的人格识别系统和方法，属于机器学习和主体认知领域。本发明系统包括：社交网络爬虫模块，社交网络用户人格分析模块，社交网络用户数据库模块，分析结果响应模块。首先，爬取用户授权的网络行为数据，生成带人格标签的离线网络行为数据集；对带人格标签的离线网络行为数据提取用户行为特征；将前述数据分为训练集和测试集，采用不同的机器学习算法，最终选取最优模型；最后，继续模型优化，直到获得达标的人格分析模型，进而得到该用户的人格标签。本发明通过分析社交网络用户的线上行为，挖掘强相关特征，根据群智能优化算法选出最优特征组合，分析得到社交网络用户的人格，为个性化推荐和用户心理预警提供基础。
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公开(公告)号：CN103561445A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310560078.4
申请日：2013-11-12
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 一种基于网络编码的无线传感网多路径路由方法属无线传感网络通信领域，其特征在于，按基于编码优势节点的路径优势值对网中任意的源节点到目的节点之间的路径按路径优势的大小从大到小排序，提供优先选择的路径，源节点发送的由K个原始数据包所形成的I(I≥K)个编码数据包对应于优先选择路径一一对应的发送。首先由源节点编码的数据在数据传输过程中，编码优势节点是一种多路径交叉点要对输入的编码数据进行再次随机编码再把路由表中标明本节点为接收节点的编码数取出后，再把标有下层其他中间节点或目的节点地址的再次编码数据中编码系数解码后下行输出，以此类推直到目的节点为止。本发明把网络编码与多路径选择相结合提供较优的多路径路由方法。
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公开(公告)号：CN102708309A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201110203672.9
申请日：2011-07-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/00
Abstract: 本发明属于网络安全领域，为一种恶意代码自动分析方法及系统。包括客户端浏览器、控制中心、样本接收和登记模块、样本处理模块、报告生成模块、客户信息数据库；首先计算样本文件的HASH值，同原始分析的样本进行对比判断是否曾分析过，如果分析过则直接返回以前的分析结果；对于未分析过的样本，调用杀毒引擎进行病毒扫描，判断恶意代码是否是已知恶意代码，对于已知恶意代码，获得其恶意代码名称、种类、危害等级信息；对于未知恶意代码样本，进行更加全面的动态分析，根据恶意代码运行的平台不同分为计算机恶意代码和手机恶意代码。本发明能够对计算机和智能手机中的已知恶意代码进行快速有效的识别，并且对于未知的恶意代码可准确的分析其运行过程中的各种恶意操作行为。
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公开(公告)号：CN113722685B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110909431.X
申请日：2021-08-09
IPC: G06F21/31 , G06F18/2411 , G06N3/0442
Abstract: 一种基于击键动力学与鼠标动力学的多场景主体识别方法属于生物识别领域。本发明通过日常电脑的几个特殊场景建模出可以在自由场景中对用户进行识别的模型，建模阶段可以让用户进行基于几个特定场景的数据收集后进行自有场景建模，这样即克服了单场景建模带来的局限性，又克服了自由场景建模所需的长时间数据收集过程。
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公开(公告)号：CN113742772B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202110927352.1
申请日：2021-08-09
Abstract: 一种基于GAN的用户人格隐私保护方法属于社会工程学领域。本发明使用结合强化学习的生成式对抗网络来进行文本的转换，其中策略梯度来解决GAN对于文本离散性的不可导问题。我们将鉴别器中的隐层语义特征“泄露”给生成器类提高生成文本语义相似性，同时在GAN的原始目标上加入真实文本和生成文本特征向量间的语义相似度和人格差异得分，因此鉴别器的样本分类器得分J(Gθ)、语义相似性得分Jsem和人格差异性得分Jpers的加权平均值来作为反馈信号来指导生成器的学习，从而使得生成器产生高度多样化的句子以匹配真实句子的变化，避免生成模式单一的文本数据。攻击者无法从变换后的文本数据中分析出用户真实的人格，从而达到攻击效果降低或者阻断攻击的目的。
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