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公开(公告)号：CN117614748A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410095168.9
申请日：2024-01-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的钓鱼邮件检测方法，属于人工智能技术领域，大语言模型不需要进行复杂的特征工程，将写有待测邮件的提示模板输入大语言模型，大语言模型就可以直接处理邮件内容，最后由大语言模型判断待测邮件是否为钓鱼邮件；而且，大语言模型具有出色的语义理解能力，可以深入识别和理解邮件的上下文内容，从而更准确地识别钓鱼邮件中应用的社会工程学技术和心理操纵技巧；此外，大语言模型具有强大的多语言处理能力，可以解决语言障碍问题，为其他语言的钓鱼邮件检测提供新的研究思路；最后，本发明同时使用没有开源的和开源的大语言模型进行钓鱼邮件检测，能够更好地研究开源大语言模型检测钓鱼邮件的性能和探索社会工程学领域的垂直大模型构建。
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公开(公告)号：CN113268991B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110547576.X
申请日：2021-05-19
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CGAN模型的用户人格隐私保护方法，属于网络空间安全/社会工程学领域；具体为：首先，通过社交网络收集用户A的原始文本数据，并辨别出该用户的人格标签；通过预处理得到原语义向量x；然后，随机选择混淆人格标签c作为条件，结合随机的噪声向量z，一起输入CGAN模型的语义生成器，生成新的语义向量x'，将新语义向量x'和原语义向量x一起输入语义判别器D(x；θd)进行真假判别，得到结果为真的语义向量后进行人格辨别得到对应人格标签c'；将语义相同且人格标签一致的文本向量逆向预处理后加入或替换到原用户A的原始文本数据中，进而混淆用户A的人格文本信息。本发明使得攻击者不能正确分析出用户的人格特质，进而达到用户人格隐私保护的目的。
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公开(公告)号：CN113158076B
公开(公告)日：2022-07-22
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：CN114564819A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210089649.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种针对贷款投资类网络诈骗的社工机器人模拟方法，属于人工智能/社会工程学领域。具体为：首先，根据实际需求设置若干不同属性的社工机器人，并为各社工机器人分别配置用户属性；根据属性值在各贷款平台填写小额贷款申请表，并留下社工机器人的个人信息泄漏给诈骗人员；然后，构建符合社工机器人基本人设的行为，语言和语音数据库，以及诈骗过程存档库；接着，社工机器人与诈骗人员互动，并保留全部信息存入数据库中；当诈骗人员诱导社工机器人转账时，社工机器人发送带有木马程序植入的转账失败图片，对诈骗人员进行追踪溯源并反馈给公安部门。本发明操作简单，且实用性强，大大提高了实施效率。
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公开(公告)号：CN113839939A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111094701.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于问卷调查的个体认知安全意识评估方法，属于网络空间安全领域，具体包括：首先，构造答题问卷，并通过内外在信度调整问卷的合理性；然后，选取若干用户提取认知属性，根据层级关系搭建认知属性关联图并选择子图作为理想掌握模式；实际各受试用户填写问卷数据，将答题结果映射到规则空间RSM模型中，获取与各用户答题情况最接近的3个理想掌握模式；通过无监督聚类将认知属性关联图中所有理想掌握模式进行分类，并归纳出认知属性的安全等级；最后，将各用户最接近的3个理想掌握模式对应的距离值分别进行归一化，加权平均后，选择最接近分数对应的等级作为各用户的认知安全意识评估结果。本发明具有更强的稳健性和合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113268991A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110547576.X
申请日：2021-05-19
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CGAN模型的用户人格隐私保护方法，属于网络空间安全/社会工程学领域；具体为：首先，通过社交网络收集用户A的原始文本数据，并辨别出该用户的人格标签；通过预处理得到原语义向量x；然后，随机选择混淆人格标签c作为条件，结合随机的噪声向量z，一起输入CGAN模型的语义生成器，生成新的语义向量x'，将新语义向量x'和原语义向量x一起输入语义判别器D(x；θd)进行真假判别，得到结果为真的语义向量后进行人格辨别得到对应人格标签c'；将语义相同且人格标签一致的文本向量逆向预处理后加入或替换到原用户A的原始文本数据中，进而混淆用户A的人格文本信息。本发明使得攻击者不能正确分析出用户的人格特质，进而达到用户人格隐私保护的目的。
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公开(公告)号：CN113268990A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110545995.X
申请日：2021-05-19
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗攻击的用户人格隐私保护方法，属于网络空间安全/社会工程学领域；具体为：针对某个用户的原始文本进行预处理，得到原语义向量x；利用对抗噪声生成算法，将随机生成的混乱人格标签c和原语义向量输入训练好的人格分类模型中，产生对抗噪声z；然后、将原语义向量x与对抗噪声z叠加生成新语义向量将新语义向量作为一个对抗样本，通过人格分类获取对抗样本的人格标签c'，并判断人格标签c'与混乱人格标签c是否一致；将生成成功的对抗样本的新语义向量进行逆向预处理，并将结果加入或替换到原用户A的原始文本中，从而获得用户A的混乱人格文本。本发明从分析对抗的角度，对人格分类模型进行扰乱，达到用户人格隐私保护的目的。
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公开(公告)号：CN103561445B
公开(公告)日：2016-08-17
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：CN105204487A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201410828107.5
申请日：2014-12-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出一种基于通信模型的工业控制系统的入侵检测方法及系统，在保证实用性的同时，最大限度地提高入侵检测的准确率。首先建立工业控制系统通信模型和通信规则，所述的通信模型包含节点信息和通信连接信息；工业控制系统通信模型建立之后，以通信模型为基础产生合法通信规则集，在工业控制系统安装调试阶段以及尚未发生攻击阶段进行学习，建立通信模型并生成通信规则集；然后在工业控制网络中部署探测器，捕获数据报，由数据报分析并提取通信连接信息，与所述生成的合法通信规则集进行比对，若有违反该合法通信规则集的通信连接则产生告警；若发现入侵，则调用系统响应模块采取相应的响应策略，若实际检测有误，则进行分析并重新进行学习。
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公开(公告)号：CN102665206B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210126316.6
申请日：2012-04-26
Abstract: 本发明公开了一种用于无线传感器网络数据采集的网络编码方法，能够达到提高数据传输安全性的目的；该方法的步骤为：给定各会话密钥和传感器节点的存储单元形式；传感器节点获取事件信息并进行编码更新；Sink节点进行译码：Sink节点随机选择多个传感器节点并采集编码包，加密得到包头hf；分别利用各会话密钥，对相应的hf解密得到编码矩阵C和编码包矩阵F；若C满秩，根据C-1和F，计算得到数据包bl-N，bl-N+1…，bl-1；否则，利用全局密钥GK进行加密并广播m1，…，mp；选取编码初始值为m1，…，mp中的一个的传感器节点；利用各会话密钥再次提取新采集的编码包包头中的信息，构建编码矩阵C1和编码包矩阵F1，若C1满秩，根据C1的逆计算得到有效数据包bl-N，bl-N+1…，bl-1；否则，译码结束。
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