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公开(公告)号：CN112381119B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202011159375.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/2431 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于去中心化应用加密流量特征的多场景分类方法及系统，包括：收集去中心化应用的加密流量，并对各加密流量标记应用、用户行为和通用用户行为的分类标签；根据分类目标和分类标签，将提取的加密流量的应用特征、用户行为特征和通用用户行为特征，分别输入应用分类模型、用户行为分类模型和通用用户行为分类模型，得到相应的分类。本发明通过对多个场景下机器学习分类器的调参，确保模型的准确性和鲁棒性，使得应用类型分类具有高准确率和高效率，用户行为分类易于识别可疑用户行为从而保护用户安全与隐私，且通过通用用户行为分类可获得吞吐量、延迟等有用信息，从而帮助改善去中心化应用使其运行更加有效率、提升用户体验。
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公开(公告)号：CN115269925A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210724045.8
申请日：2022-06-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于层次结构的无偏置场景图生成方法。本方法为：1)利用有偏模型对图像样本进行处理，得到有偏模型预测结果；根据各图像样本对应的所述有偏模型预测结果构建一层次化关系树；其中，所述有偏模型为场景图生成模型；2)根据所述层次化关系树和设定的层次化关系损失函数，计算损失值；然后基于所述损失值利用梯度反向传播方法优化所述有偏模型，使所述有偏模型输出结果迭代优化，最终输出无偏置场景图；3)对于一待处理的图像，将其输入步骤2)优化后的所述有偏模型，得到对应的无偏置场景图。本发明能够让模型由粗到细地学习不同关系间的区别，从高度有偏的长尾场景图数据中生成无偏置场景图。
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公开(公告)号：CN114896539A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210350716.9
申请日：2022-04-02
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/958 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图变分自编码器的匿名社交图恢复方法及系统。对匿名后的社交网络构建社交图，其中用户作为节点，用户之间的关联作为边集，对社交图提取邻接矩阵和节点集；将邻接矩阵和节点集输入图变分自编码器中的编码器，通过编码器提取社交图中节点的结构特征，构成潜层向量空间，以扩大虚假边和真实边的距离；利用图变分自编码器中的解码器对边的存在性进行合理性评判，根据合理性评判结果，通过设定阈值识别增加的虚假边，从而完成针对匿名社交图的恢复。本发明针对现有图匿名攻击的缺陷，实现了一种社交图中匿名虚假边识别原型系统，其编码‑解码结构能提取虚假边区别于正常边的隐式特征，高准确率识别还原社交网络图。
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公开(公告)号：CN114036356A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111192487.4
申请日：2021-10-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/906 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗生成网络流量增强的不均衡流量分类方法和系统。该方法在原始的不平衡流量数据集上预训练一个经验最优的网络作为分类器的初始状态；然后对生成器、判别器和分类器进行同步训练；生成器对少数类流量进行过采样以生成流量样本，并输入判别器和分类器；判别器判断输入的流量样本是真实数据还是生成器生成的数据，并反馈给生成器以帮助其进行优化学习；分类器对网络流量进行分类并将分类结果反馈至生成器，使生成器生成更符合对应类别样本分布的流量样本；训练完成后分类器的输出结果即为不均衡流量分类结果。本发明避免了使用通用过采样算法造成的不适用于流量数据的弊端，可以在真实网络环境中实现对不均衡流量的有效分类。
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公开(公告)号：CN108566340B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201810111617.9
申请日：2018-02-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L12/801 , H04L12/851
Abstract: 本发明涉及一种基于动态时间规整算法的网络流量精细化分类方法和装置。该方法包括：1)采集网络流量中的数据包的到达时间序列，对其进行归一化处理并转换为梯度序列，作为模板序列；2)采集待识别网络流量中数据包的到达时间序列，对其进行归一化处理并转换为梯度序列，作为检测序列；3)通过动态时间规整算法规整检测序列和模板序列，并计算其相似度；4)将检测序列和模板序列的相似度与预设的相似度阈值做比较，实现待识别网络流量的分类。本发明可以应用于高速网络环境下实时自动化的流量精细化分类，可以解决加密流量和网络延迟带来的难以精细化分类的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112381121A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011170964.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06K9/62 , H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络的未知类别网络流量的检测与识别方法，其步骤包括：1)对于待检测的未标签的数据流i，将该数据流i中的数据包删除以太网头部信息，然后选择每个数据包从IP头部开始的n字节并模糊掉IP层头部的IP地址信息；2)将处理后的该数据流i与已知类别的每类K个数据流组成K个流量对，将每个流量对分别输入训练后的孪生网络，得到每个流量对中数据流的高维特征，判断该数据流i是否为未知类别；3)对检测到的所有未知类别流量的高维特征进行聚类，得到若干聚类簇；4)对所得聚类簇进行人工识别，确定每一聚类簇是否属于新的类别；如果属于新的类别，则将其加到原有已知类别中，训练更新该孪生网络。
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公开(公告)号：CN112070496A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010783072.3
申请日：2020-08-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于动态标记的区块链隐蔽信息传输方法及系统。该方法包括：统计区块链协议的OP_RETURN字段的数据真实概率分布；根据协商的种子和OP_RETURN字段的数据真实概率分布产生动态标记；发送者节点将动态标记填入两笔交易的OP_RETURN字段中，采用椭圆曲线密码算法进行数字签名，将签名后的两笔交易发送至区块链。接受者节点根据动态标记识别两笔交易，对其数字签名进行椭圆曲线密码算法随机数泄露攻击，计算出所使用的随机因子并推断出私钥即编码后的加密消息，然后进行解码并使用与发送者节点协商的密钥解密。本发明可以实现信道的不可检测性与抗追踪性，并满足强鲁棒性，大大降低了用户隐私暴露的风险。
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公开(公告)号：CN111082995A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911359152.X
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种以太坊网络行为分析方法及相应存储介质与电子装置，包括：使用被动关联方法对网络流量数据中的以太坊节点进行检测，获取以太坊节点集合，并依据所述以太坊节点集合中节点间的迭代关联关系得到以太坊迭代节点集合；将所述以太坊迭代节点集合通过机器学习分类器进行收敛，得到以太坊收敛节点集合；监测所述以太坊节点集合与所述以太坊收敛节点集合，得到通联关系数据集，分析所述通联关系数据集得到以太坊网络属性分析结果。本发明利用真实骨干网NetFlow流量检测以太坊节点，NetFlow数据对数据包信息进行了汇总和统计，保留了体现流量特征的重要信息，又不涉及用户隐私。
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公开(公告)号：CN110659669A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910789718.6
申请日：2019-08-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供一种基于加密摄像头视频流量模式变化的用户行为识别方法及系统，包括提取加密智能摄像头视频流量；提取所述视频流量的相应特征，输入用户行为识别模型，对用户行为进行识别与预测。本发明无需对加密视频流量进行解密，分析了用户不同的行为会产生不同的流量模式，对多种用户行为识别达到高准确率。
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公开(公告)号：CN110602038A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910706278.3
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06 , G06F16/903 , G06F16/906
Abstract: 本发明提供一种基于规则的异常UA检测和分析的方法及系统，基于Spark网络流量捕获平台对网络流量进行捕获，根据HTTP格式将HTTP流量从所有网络流量中过滤出来，通过对HTTP流量进行UA字段的提取，可以有效针对网络流量中的异常UA进行检测和分析，从而便于网络管理和恶意软件检测。
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