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公开(公告)号：CN112491891A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011363721.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 杭州电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种物联网环境下基于混合深度学习的网络攻击检测方法，随着物联网的高速发展，网络攻击愈发多样化与智能化，面对多样的网络攻击，基于传统机器学习的方法无法满足复杂的网络攻击，单一深度学习模型检测性能也不尽人意。本发明在现有的单一深度学习模型基础上，构建混合深度学习模型，之后对模型进行编译，再利用混合深度学习模型和单一深度学习模型进行对比实验，使用公开的网络入侵检测数据集的训练数据对模型进行训练，再将训练后的模型对测试集进行测试检测，最后对各个模型的检测结果进行评估，对比分析评估数据，得出混合深度学习可以有效提高对网络攻击的检测性能的结论。
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公开(公告)号：CN112350763A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011207620.4
申请日：2020-11-03
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于无线通信物理层安全技术领域，具体来说是一种基于多频对数频控阵的调制方法。本发明为了克服传统DM方法存在功率泄漏问题，引入WAN来代替传统OAN对合法接收方附近的功率泄漏点进行定点干扰，提出一种基于注水功率分配的人工噪声辅助的多频对数频控阵方向调制方法(MFDA‑DM‑WAN)，从而实现二维平面的安全传输。本发明基于多频对数频控阵设计了一种新颖的基于注水功率分配的人工噪声技术对合法接收方附近的功率泄漏点进行定点扰动。仿真结果表明：与传统正交域人工噪声方案相比，本发明所提出的人工噪声注水功率分配方案给窃听方带来了极大的挑战并且具有更好的误码率和保密容量性能。
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公开(公告)号：CN119865191A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411833997.9
申请日：2024-12-13
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对PAC码的低复杂度Fano译码方法，涉及无线通信信道编码领域。本发明在已知接收PAC码的索引、对数似然比、信道状态的前提下，对其中的冻结比特和信息比特分别进行译码判决，实时更新总路径度量，根据总路径度量，选择是否进行回溯，以及具体回溯流程，最终得到接收PAC码对应的译码结果。本发明对回溯操作进行了全新的优化，并对回溯阈值进行了新的界定，在不让算法纠错性能降低较大的前提下有效降低了Fano译码算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN116346702B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202310405416.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提出一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法，属于网络人工智能领域。本发明基于集中式网络架构，首先为不同类型的业务设定价值，并将业务特征、业务价值、拓扑信息输入深度神经网络结构，由神经网络输出路径的下一跳节点，然后将该节点作为源节点由神经网络继续输出下一跳，直至输出完整路径后计算奖励，并根据反馈训练网络至系统收敛。本发明通过设计针对不同类型业务的深度神经网络架构，能够解决多类业务的流量转发路径问题，满足不同类型业务的需求；同时设计了一种全新的路由奖励方案，可以使系统传输价值最大化，平衡了吞吐量和重要业务送达率的矛盾。
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公开(公告)号：CN114781492B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210325598.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及流量数据增强领域，针对网络流量数据难于获取且大部分数据往往彼此间差异性很小，因而时常出现数据类别严重不平衡的难题，提出了一种面向样本不均衡的网络流量数据增强方法。本发明对网络流量数据集进行聚类后划分少数类样本集合和多数类样本集合，通过计算聚类后数据中少数类样本的稀疏度和差异度，为少数类样本赋予初始权重后，基于SMOTE合成新样本并生成新的数据集。通过本发明提出的过采样数据增强方法，可以更有效地选择出数据集中分布稀疏处样本和边界处样本，提升生成数据的质量。本发明提供的方法为类别不平衡数据集提供了快速、有效的数据增强方案，适用于输入为网络流量数据集的分类模型执行前的数据增强过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118115448A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410207002.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法，属于图像异常检测领域。该方法通过嵌套残差自编码网络对样本数据进行重构，在生成器中设计了一个多尺度的嵌套结构，可以自主适应网络深度和尺寸，解决网络表达能力过强或过弱的问题，增强了自编码网络的特征表达能力，同时引入残差结构和跳过连接，减小了过拟合风险，增强了样本细节信息的传递，减少了信息损失；同时，设计了距离度量异常评分模型，通过多种距离函数，来评价输入样本和重构样本间的差异，增强异常判别的准确性。本发明可实现对异常数据的精准识别，克服现有自编码器的特征网络语义表达能力不充分的问题。
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公开(公告)号：CN114785575B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210363284.5
申请日：2022-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提出一种安全网关及其创建方法、用户访问内部服务的方法、电子设备及存储介质，属于访问控制技术领域。包括隐身网关、统一认证中心和应用网关；所述隐身网关用于检测客户端的硬件设备特征合法性；所述统一认证中心用于验证用户身份，确定用户访问的系统；所述应用网关用于为用户提供服务；通过对防火墙动态添加和删除规则，实现对客户的动态授权，在默认情况下不信任任何人员和设备，对用户的每一次访问请求进行评估，只有当用户的信息符合所配置的安全策略时才可对指定用户开放访问权限，实现了边界的动态授权，解决了现有技术中存在的防火墙的边界安全防护能力不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN117156445A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310941377.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，特别是指一种基于智能超表面辅助的对流层散射通信方法。本发明主要分为两种场景：一是散射通信设备前面有遮挡，无法入射到对流层散射体，从而无法通信；二是，对流层散射体不均匀，从而无法保证稳定散射通信。这两种情况下，传统的处理方式，都需要移动散射通信设备，重新选址，本发明均不需要改变散射通信设备的位置，利用智能超表面技术，既能完成散射超视距传输，也能保证传输质量。
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公开(公告)号：CN116346702A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310405416.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提出一种基于多类业务传输价值最大化的智能路由方法，属于网络人工智能领域。本发明基于集中式网络架构，首先为不同类型的业务设定价值，并将业务特征、业务价值、拓扑信息输入深度神经网络结构，由神经网络输出路径的下一跳节点，然后将该节点作为源节点由神经网络继续输出下一跳，直至输出完整路径后计算奖励，并根据反馈训练网络至系统收敛。本发明通过设计针对不同类型业务的深度神经网络架构，能够解决多类业务的流量转发路径问题，满足不同类型业务的需求；同时设计了一种全新的路由奖励方案，可以使系统传输价值最大化，平衡了吞吐量和重要业务送达率的矛盾。
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公开(公告)号：CN114422381B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111524054.4
申请日：2021-12-14
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L43/0876 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，公开了一种通信网络流量预测方法、系统、存储介质及计算机设备，所述通信网络流量预测方法，包括：构建网络流量数据集，构建通信网络结构拓扑图；构建基于图卷积神经网络和Transformer的网络流量预测模型，结合图卷积神经网络和Transformer结构；构建网络流量预测模型，对通信网络拓扑结构和网络流量时间序列信息进行编码，学习数据的空间和时间特征；对构建的网络流量预测模型进行训练，采用均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差三种评价方法对模型误差进行测试。本发明采用图卷积神经网络，提取通信网络交换节点的拓扑结构的空间特征，辅助模型预测未来网络流量，提升模型的精度和有效性。
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