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公开(公告)号：CN110866553A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911079175.5
申请日：2019-11-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于加密摄像头流量统计特征的用户行为分类方法及系统，其步骤包括：捕获加密智能云摄像头视频流量；将所述加密智能云摄像头视频流量切分成多个pcap文件，并分别提取每个pcap文件对应的流量统计特征；将所述流量统计特征送入至用户行为识别模型，以识别对应用户行为。本发明分析了使用厂家私有协议进行监控视频加密传输的摄像头的安全性，提出了一个简单高效的流量切分算法，实现了用户日常生活行为的细粒度化分类。
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公开(公告)号：CN106603519B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201611114844.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于证书特征泛化和服务器变迁行为的SSL/TLS加密恶意服务发现方法。该方法包括1)对已知恶意服务的证书进行采集；2)提取采集的证书的属性，根据不同服务类型对证书进行分类，从各类证书的属性域和属性关系中提取泛化特征；3)基于提取的泛化特征，在真实网络环境中进行基于证书泛化特征的潜在恶意服务发现。如果步骤2)无法提取泛化特征，则通过跟踪已知恶意服务器的证书的变迁行为来发现证书变化规律，进而发现恶意服务。本发明能够针对SSL/TLS加密的远程控制类恶意服务，在可控范围内合理筛选，扩大发现的恶意服务器集合，从而为进一步深入安全分析及取证提供依据。
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公开(公告)号：CN108768986A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810475126.2
申请日：2018-05-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种加密流量分类方法及服务器、计算机可读存储介质。本方法包括训练阶段和分类阶段，其中训练阶段：获取加密应用的加密流量并标注，得到一训练集合；从该训练集合中分别提取每一加密应用的message type序列并统一转化为对应的编码序列，并根据应用的包长度序列计算该应用的代表长度序列；利用每一应用的编码序列构建Message type马尔科夫转移矩阵，根据代表长度序列构建长度马尔科夫转移矩阵；将编码序列、代表长度序列分别输入对应转移矩阵，生成对应应用的加密流量的指纹；将各指纹输入分类模型中训练，得到分类模型；分类阶段：对于将要分类的数据流，将该数据流的指纹输入训练后的分类模型中进行分类。
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公开(公告)号：CN106603519A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611114844.4
申请日：2016-12-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于证书特征泛化和服务器变迁行为的SSL/TLS加密恶意服务发现方法。该方法包括1)对已知恶意服务的证书进行采集；2)提取采集的证书的属性，根据不同服务类型对证书进行分类，从各类证书的属性域和属性关系中提取泛化特征；3)基于提取的泛化特征，在真实网络环境中进行基于证书泛化特征的潜在恶意服务发现。如果步骤2)无法提取泛化特征，则通过跟踪已知恶意服务器的证书的变迁行为来发现证书变化规律，进而发现恶意服务。本发明能够针对SSL/TLS加密的远程控制类恶意服务，在可控范围内合理筛选，扩大发现的恶意服务器集合，从而为进一步深入安全分析及取证提供依据。
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公开(公告)号：CN119966865A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510016698.4
申请日：2025-01-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L43/0888 , H04L43/04 , H04L43/028 , H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种基于吞吐量波动的域名前置流量检测方法及系统，属于网络安全技术领域。本发明为解决现有检测技术精度低和误报高的问题，主要采用通过捕获网络流量、数据预处理、特征提取以及机器学习算法相结合的方式进行域名前置流量检测。通过挖掘域名前置技术在会话级别的吞吐量波动特征，本发明能够准确区分域名前置流量与正常流量，减少误报率，并提高检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119600643A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411474911.8
申请日：2024-10-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种零样本图像分类方法及装置，属于图像识别领域。本发明通过大型语言模型生成类别描述文档，通过视觉编码器和文本编码器获取图像和文档的全局和局部特征信息，然后通过视觉语义分解模块和文本语义分解模块进行解耦，生成视觉语义嵌入和文本语义嵌入；通过上述模块的联合训练，并优化由局部到语义映射方差损失、多语义多样性损失、分解语义对齐损失和局部语义对齐损失组成的总损失；训练完成后用于推理阶段的图像类别预测。本发明可以降低零样本图像分类的难度，提高分类准确率和效率。
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公开(公告)号：CN118523943A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410708254.2
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开一种基于对比学习预训练的不均衡加密流量识别方法及系统，属网络流量分析技术领域。所述方法包括：对无标注的不均衡加密流量进行会话流提取，并生成会话流的流量表示；构造由会话流的流量表示组成的正负对三元组，并分别基于所述正负对三元组和所述会话流的流量表示进行对比学习的自监督训练和掩码预测的自监督训练，以生成预训练的不均衡加密流量识别模型；利用无标注的不均衡加密流量和带标注的不均衡加密流量对预训练的不均衡加密流量识别模型进行微调，得到训练好的不均衡加密流量识别模型；基于训练好的不均衡加密流量识别模型完成不均衡加密流量的识别任务。本发明可以解决数据不平衡带来的少样本类误分问题。
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公开(公告)号：CN117609597A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311151092.9
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明提出了基于VLP输入端细粒度对齐的跨模态赞助搜索方法及系统，涉及跨模态数据搜索领域，由商品目标表示构建视觉向量表示空间，由商品描述单词嵌入构建语言单词向量表示空间，通过线性映射对齐这两个空间；基于前述线性映射构建对齐模块VALSE并进行对抗训练、结构粗略调整和语义监督的精细调整；构建Vin‑VALSE模型，参数初始化后利用训练好的VALSE替换该模型的线性映射层，然后利用跨模态赞助搜索训练数据进行微调；利用微调完成后的Vin‑VALSE对用户查询输入的文本信息进行处理，找出对应的商品信息。本发明旨在改进电商平台中商品和用户查询之间的匹配效率和准确性，尤其是在数据稀缺的条件下。
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公开(公告)号：CN117453943A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311123147.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/583 , G06V20/70 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练跨模态检索的小样本多要素场景图像识别方法，其步骤包括：1)建立图像数据库，包括多个通用场景类别的图像和若干目标场景类别的图像，每一场景类别包括多个图像，每一图像设置对应的场景类别标签；2)利用场景识别模型提取图像数据库中每一场景类别图像的特征，得到每一场景类别对应的特征数据库；根据特征数据库中同一图像的特征生成一特征向量；3)对于一待类别识别的图像A，利用场景识别模型提取该图像A的特征并生成一特征向量；4)场景识别模型将该图像A的特征向量分别与各所述特征数据库中的特征向量进行相似度计算；将相似度最高的特征向量对应的图像的场景类别作为该图像A的场景类别。
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公开(公告)号：CN117150068A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311123142.2
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/583 , G06F16/53 , G06N3/0895 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明提出基于自监督对比学习概念对齐的跨模态检索方法及系统，属于信息技术领域，通过独立嵌入模型从给定图像‑文本对中提取视觉局部区域特征和文本局部特征，局部概念对齐模块根据对象特征和单词特征的语义相似性，建立每个单词与最相似对象之间的对应关系，生成正样本；将正样本的对象特征映射到概念码本上，计算对象特征与概念原型的关联概率并作为视觉分配权重；根据对象原型任务训练局部概念对齐模块，增强独立嵌入模型；训练完成后，使用增强的独立嵌入模型进行图像和文本的跨模态检索。本发明能够实现图像对象与文本单词的细粒度对齐，使得在原模型的全局表征的细粒度信息的基础上，在保持图文检索的精度的基础上提高检索效率。
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