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公开(公告)号：CN115759081A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211398631.4
申请日：2022-11-09
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/289 , G06F40/268 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N5/01 , G06N5/02 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/084 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于短语相似度的攻击模式抽取方法，属于信息安全技术领域。本发明能够从非结构化威胁情报文本中提取出特定的攻击模式，即攻击者对于目标所使用的攻击方法的抽象，并将其映射到ATT&CK矩阵，能够更准确地提取出非结构化的威胁情报文本中的攻击模式，且能够提高效率。
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公开(公告)号：CN115542777A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211327589.7
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及一种针对异构多智能体仿真对抗环境的强化学习决策方法，属于深度强化学习攻防对抗技术领域。本发明针对异构多智能体对抗场景下强化学习难以训练的问题，基于分布执行集中训练的思想，通过结合长短期记忆网络引入历史数据，同时引入模仿学习加速算法收敛，最终实现了多智能体对抗的智能决策。
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公开(公告)号：CN113362822B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110635286.0
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种具有听觉隐蔽性的黑盒语音对抗样本生成方法，涉及人工智能安全技术领域。本发明主要技术方案包括初始化模拟退火参数；读入原始音频，初始化音频对抗样本；根据输入音频计算黑盒噪声，并做隐蔽性处理，即基于信号方差的时变噪声策略和基于人耳听觉效应的隐蔽性改进；利用黑盒噪声合成新的对抗样本；输入黑盒语音识别模型，判断是否攻击成功，如果攻击成功，则停止迭代，输出音频对抗样本，如果没有攻击成功，则按照Markov准则产生新解作为输入音频继续迭代，直到迭代完成或者攻击成功为止。本发明方法生成的音频对抗样本与原始音频相似度较高，更符合人耳听觉效应，具有较强的隐蔽性，能够在不被察觉的情况下攻击成功。
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公开(公告)号：CN113949558A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111199545.6
申请日：2021-10-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L9/40 , G10L21/0208 , G10L25/03 , G10L25/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种物理世界下的语音通用扰动生成方法，涉及人工智能安全技术领域。主要步骤包括初始化音频数据和扰动数据；基于循环移位扩充当前扰动数据，并与音频数据合成得到当前扰动样本；将当前扰动样本分别进行滤波处理，得到滤波后的扰动样本；基于滤波后的扰动样本计算损失函数并进行反向传播；根据当前梯度信息与学习率更新当前扰动数据；根据目标样本攻击成功率与非目标样本识别准确率，判断扰动数据是否成功生成。本发明集成多条语音样本生成通用扰动，利用循环移位和滤波器产生能够在真实物理环境下欺骗语音识别模型，并通过双目标优化实现只对目标类产生攻击效果，而几乎不影响非目标类识别。
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公开(公告)号：CN110166451B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910419605.7
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种轻量级电子文档传递控制系统及方法，涉及网络安全技术领域。本发明基于瘦客户机访问模式设计，避免了攻击者利用前端计算机操作系统或硬盘漏洞恶意获取、篡改涉密电子文档信息；数据存储处理集中在后台服务器，避免因数据分散存放致使管理效率低、漏洞利用可能性大的问题；综合设计了传递文件密级标识、内容过滤、细粒度权限控制与安全审计等多种防护措施，确保了涉密电子传递文档全生命周期安全状态可管、可控；充分基于服务器国产自主化需求进行设计，避免了因CPU、操作系统等核心部件存在技术后门带来的安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110263924B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910530705.7
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种神经元群模型的参数和状态估计方法，涉及神经信号处理技术领域。本发明采用UKF算法对神经元群模型的参数和状态进行估计，其中，采用高效率的递归算法对神经元群模型的参数进行估计，利用滤波算法追踪模型中生理学参数的变化，为分析神经科学和临床应用中脑电信号潜在的生理机制提供可靠的依据。从仿真结果可以看出，在含有噪声的情况下，UKF算法可以估计出随时间变化的状态和生理学参数。UKF算法克服了遗传算法运行效率低、参数难以确定等缺陷，同时能估计出随时间变化的生理学参数。
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公开(公告)号：CN110704846B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910921594.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种人在回路的智能化安全漏洞发现方法，涉及网络安全技术领域。本发明将基于过程的人在回路的漏洞发现行为建模，通过数据建模模拟漏洞发现周期全过程，将当前数据和已有漏洞发现知识作为模型的已知变量，通过模型的浅层计算为深度推理提供数据元。把人的作用通过模型可变因子引入到智能系统的计算回路中，把专家的知识与经验与机器智能系统紧密耦合，使得两者相互适应，协同工作，形成双向的信息交流与控制，使人的感知、认知能力和计算机强大的运算和存储能力相结合。本发明既可以减少漏洞发现的大量机械性工作，又可以利用人类的智慧、专家的思考来提高漏洞发现的效率和准确率。保证了漏洞发现结果的科学性、准确性。
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公开(公告)号：CN111416810A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010179805.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于群体智能的多个安全组件协同响应方法，属于信息安全技术领域。本发明通过设计智群活动、协同联动的安全防御体系，能够显著降低现有网络中“安全大脑”遭受攻击后的巨大影响，提升关键信息网络的健壮性和生存性。提升关键信息网络应对强网络攻击的防御弹性。同时，通过安全组件之间的自动协同防御，解决现有网络安全应急响应过度依赖于安全运维人员的问题，实现半自动化、智能化的网络安全应急协同和响应处置，显著提高关键信息网络的网络安全应急响应水平。
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公开(公告)号：CN110222502A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910496292.5
申请日：2019-06-10
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种注入随机化的对抗训练方法，涉及人工智能算法安全技术领域。本发明利用具有多种范式特点的对抗样本进行随机对抗训练，同时借鉴随机神经网络的思想，提出一种随机对抗训练方法，通过在网络第一层注入高斯噪声，构建具有高鲁棒性的通用防御策略，抵御来自对抗样本迁移的黑盒攻击。与传统的对抗训练相比，本发明通过注入随机化，以及引入多种范式攻击样本，能够有效抵御多种对抗攻击手段，而非过拟合于某一种攻击方法。
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公开(公告)号：CN109951337A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910230127.5
申请日：2019-03-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种虚拟化运维堡垒系统，涉及网络安全技术领域。本发明通过采取部署在云平台内虚拟机的方式，直接取消了硬件成本；通过与云平台固有组件配合，可以实现大量终端与运维目标的同时连接，也可以在运维空闲时释放资源，保证了极高的资源使用率；与云平台固有组件配合，简易的获取云内部署的全部资源，极大的简化了初始化操作。通过图形化审计可以完整的记录全部运维操作，方便事故后的定责。
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