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公开(公告)号：CN112671653B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011387149.1
申请日：2020-12-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L45/745
Abstract: 本发明公开了一种基于多核异构平台的CAM表的操作方法，通过将CAM表与会话表的构建进行结合，使得基于会话表的报文对CAM表的新建操作集中在CAM表主维护核CPUS中，大幅降低了对CAM表的锁竞争，从而保证了多核并发时报文转发的性能能够随着CPU个数的增加而线性增长。
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公开(公告)号：CN112165484A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011021966.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置，将侧信道分析与深度学习方法相结合，将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象，具体的：构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量，将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中，识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案，提高了网络加密流量识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111724062A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010563712.X
申请日：2020-06-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06Q10/06 , G06F16/28 , G06F16/245 , G06K9/62 , G06N3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于生物技术信息知识图谱的生物技术企业创新能力评估装置。包括数据标注模块，用于通过众包的模式，对生物信息数据样本进行标注，建立基础标准，作为模型训练的基础数据；模型训练模块，使用设计的基于集成学习思想的多分类支持向量机投票模型，以生物技术公司多维度特征为输入，以专家评分为标准输出参考训练模型；知识图谱检索模块，通过生物技术企业名称，从知识图谱数据库中检索出该生物技术企业的相关节点和属性；评估模块，根据输入该生物技术企业的相关节点和属性，输入评估模型中进行计算，输出该生物技术企业创新能力评分。有益效果在于，通过对生物技术信息的深层次的挖掘和分析，形成评估生物技术企业的创新能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111505415A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010331327.2
申请日：2020-04-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京信联科汇科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能电力测控保护装置检测方法及系统，将智能电力测控保护装置的网络功能测试与保护功能测试相结合，在通过测试用例实施网络功能测试的同时，抓住自装置受到网络攻击、至装置自动重启之间的时间间隔，及时联动保护功能测试，检测智能电力测控保护装置保护功能在受到网络攻击后是否失效，实现网络功能与保护功能之间关联性的发现，针对智能电力测控保护装置实现了更加全面的测试，以此评估网络攻击和测试对保护功能的影响。
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公开(公告)号：CN119538240A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411654617.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 谷杰铭 , 孔德文 , 胡智超 , 刘立坤 , 葛蒙蒙 , 李卓凌 , 刘海心 , 秦浩伦 , 宋晨 , 王邦国 , 牟铎 , 张垚 , 张靖宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林
IPC: G06F21/55 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 基于对比学习优化去噪自编码器的对抗样本防御方法、电子设备及存储介质，属于入侵检测技术领域。为解决有效对抗样本防御问题，本发明包括从训练中采集数据构建训练数据集；使用TripletLoss损失函数训练对比学习模型，输出对比学习模型编码器；利用得到的对比学习模型编码器优化去噪自编码器，得到优化后的去噪自编码器和解码器，输入深度学习模型的样本首先输入到优化后的去噪自编码器和解码器中进行重新编码和解码操作，实现对抗样本防御。本发明应用于入侵检测系统中，部署在入侵检测系统中常见的流量特征提取模块与深度学习模型分类模块之间，通过前置任务对比学习模型的训练以及下游任务去噪自编码器模型的训练实现对抗样本防御。
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公开(公告)号：CN111797369A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010648828.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F21/16 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种关系数据库的数字水印算法，其解决了现有数据库安全面临的版权保护，内容的机密性和隐私性以及数据的真实性和完整性的威胁问题，其步骤包括进行数据的预处理；利用数据库版权所有者的私有密钥，将水印明文转换为二进制序列；以每一个属性值为自然语言的非数值属性列为单位分别执行水印嵌入程序；将嵌入水印后的数据库表发布；发生版权纠纷时，需要对有版权争议的数据库表进行水印提取工作，并以此作为版权归属的有效证明；根据步骤三中涉及到的数据库所有者个人私有密钥、属性列对应密钥、是否存在虚拟拆分列以及嵌入过程操作记录完成水印提取。本发明可广泛应于文字数据库安全的版权保护。
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公开(公告)号：CN119544354A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411751420.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 谷杰铭 , 刘奉哲 , 刘立坤 , 胡智超 , 葛蒙蒙 , 秦浩伦 , 李卓凌 , 刘海心 , 宋晨 , 王邦国 , 牟铎 , 张垚 , 张靖宇 , 周杰 , 傅言晨 , 李岱林
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种网络流量多任务增量预训练模型架构设计方法，属于网络安全检测技术领域。解决了现有技术中传统的多任务深度神经网络框架无法随网络环境动态变化保持对新任务的高精度判别能力的问题；本发明构建了预训练模型与共有知识表示层分离的、引入特定任务表示层的多任务增量预训练模型架构；对多任务增量预训练模型架构中的预训练模型进行训练，得到训练后的多任务增量预训练模型架构；对训练后的多任务增量预训练模型架构进行微调，根据设置的共有知识表示层架构和特定任务表示层架构，得到最终的多任务增量预训练模型架构。本发明有效提升了网络流量检测的泛化能力、稳定性和检测效果，可以应用于复杂多变的网络环境下的网络流量检测。
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公开(公告)号：CN111797369B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010648828.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F21/16 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种关系数据库的数字水印算法，其解决了现有数据库安全面临的版权保护，内容的机密性和隐私性以及数据的真实性和完整性的威胁问题，其步骤包括进行数据的预处理；利用数据库版权所有者的私有密钥，将水印明文转换为二进制序列；以每一个属性值为自然语言的非数值属性列为单位分别执行水印嵌入程序；将嵌入水印后的数据库表发布；发生版权纠纷时，需要对有版权争议的数据库表进行水印提取工作，并以此作为版权归属的有效证明；根据步骤三中涉及到的数据库所有者个人私有密钥、属性列对应密钥、是否存在虚拟拆分列以及嵌入过程操作记录完成水印提取。本发明可广泛应于文字数据库安全的版权保护。
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