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公开(公告)号：CN118860714A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410901906.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于知识图谱语义嵌入的日志异常检测方法及系统，该系统包括：预处理模块，基于Drain算法从半结构化的日志消息中识别出数据序列，所述数据序列包含事件序列以及变量序列，并保持变量与事件的映射关系；KG生成模块，根据预处理模块生成的数据序列，将事件作为实体，提取实体和关系，完成日志知识图谱构建；语义分析模块，对数据序列进行事件语义提取，获得事件语义向量，并将事件语义向量输入至训练模块；训练模块，以事件语义向量为输入，利用LSTM进行训练；检测模块，以事件语义向量为输入，利用LSTM进行日志异常检测。本发明利用面向日志异常检测知识图谱，充分挖掘日志消息中的语义信息，从而提高异常检测的精度。
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公开(公告)号：CN118296401A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410404727.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种短文本匹配方法及系统。该方法可分两个方面：一方面，在知识表示方面，采取知识表示学习增强的方法，通过对文本进行词嵌入和句子特征两方面的知识表示学习，增加特征提取能力；另一方面，在特征融合方面，采用借助外部知识库改善短文本匹配任务的识别率，使用单个句子的义原知识信息、句法依存信息以及句子之间的语义相似度信息进行多特征融合增强。通过知识学习表示增强和多特征融合，提高文本匹配任务的识别准确率，进而促进复述、阅读理解、文本蕴含等子任务的发展。
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公开(公告)号：CN117235639A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311012710.1
申请日：2023-08-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N5/046
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱和强化学习的日志异常检测辅助决策方法及系统，该方法包括：基于知识图谱构建日志异常检测知识库，集合现有日志异常检测知识；包括：从现有文献和案例中提取知识，初步构建日志异常检测知识库；通过相似实体合并方法优化日志异常检测知识库；基于强化学习构建推理引擎，推理引擎以日志异常检测知识库为数据支持，以强化学习算法为核心，通过生成推荐策略、实施策略以及策略反馈的过程中，不断调整和优化推荐结果，同时也反馈给日志异常检测知识库，驱动日志异常检测库的演化，以不断优化和适应检测需求。本发明通过构建知识库，提供日志异常检测的辅助决策建议，降低了使用日志异常检测的难度，提高其易用性和通用性。
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公开(公告)号：CN114880088A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210440804.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于密码资源调度技术领域，具体涉及一种多源和多目标的密码资源调度方法，包括初始化密码资源节点和密码任务节点的相关参数；确定每个密码资源节点是聚焦节点还是周边节点，并确定聚焦节点的收拢域；对于每个密码任务节点，计算单节点保障能力，对于每个聚焦节点，计算聚焦权值；根据单节点保障能力和聚焦权值更新每个密码资源节点的速度，各密码资源节点通过计算出的速度更新自己的位置，经过反复迭代，最终得出各个密码资源节点的最优位置和最优整体布局。本发明能够保证在密码任务节点出现密码资源需求时，在总体保障能力满足要求的情况下，密码资源能在尽可能短时间内部署到密码任务节点，同时不会出现多个密码资源节点过度聚集情况。
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公开(公告)号：CN114860964A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210373431.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/383 , G06F16/335 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种基于多阶段相似性判定的网络部署方案推荐方法及系统。该方法包括：接受用户需求信息，用户需求信息包括目标有向图和目标文本；提取目标文本的文本概貌特征，并将其与需求库中各需求的文本概貌特征进行比较，以便从需求库中筛选得到与目标文本的概貌相似的所有需求并加入文本概貌相似集合Pt；提取目标有向图的图形概貌特征，并将其与文本概貌相似集合Pt中各需求的图形概貌特征进行比较，以便从文本概貌相似集合Pt中筛选得到与目标有向图的概貌相似的所有需求并加入图形概貌相似集合Pg，将图形概貌相似集合Pg作为需求推荐集合；查询需求推荐集合中各需求所对应的网络部署方案，并按照相似度从大到小的顺序依次推荐给用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108363930B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201810236835.5
申请日：2018-03-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种内存数据保护方法及系统。该方法包括：当待保护内存数据写入目标页面时，获取目标页面的页面标识；根据页面标识，若判断获知目标页面为敏感页面，则为待保护内存数据分配与敏感页面对偶的影子页面；对待保护内存数据进行蜜罐化处理，确定待保护内存数据的虚假数据，并将虚假数据写入影子页面；将敏感页面的页表项信息从初始页表中转移至影子页表，初始页表用于存储目标页面的页表项信息，影子页表用于存储敏感页面和影子页面的页表项信息。该系统包括用户接口、页面标识单元和页面反转单元。本发明通过构造影子页面隐藏待保护内存数据的页面，从而实现对内存数据的保护，操作简单快捷，不会过多影响系统整体性能。
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公开(公告)号：CN110941673A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911172077.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于计算机区块链技术领域，特别涉及一种区块链数据结构及任务处理方法和装置，所述数据结构通过双向链表来存储数据，将不同隐私保护需求的交互数据存放在不同链表中，链表中区块保存前一个区块和后一个区块哈希值，以实现区块的由前向后及由后向前的双向验证；进一步通过建立双向链池来分隔交易数据，将交易按隐私保护需求分隔成单个链条，但是这些链条的首个区块，被再次连接起来，形成一个新的链条，结合双向链表和链池，可以达到在分隔交易数据的同时，链上区块相互紧密耦合，同时实现机密性和完整性保护，同时增加了算力攻击难度，对区块链信息安全具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN113779594B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202110937572.2
申请日：2021-08-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，特别涉及一种基于区块链的数据分发共享方法及系统，基于智能合约构建数据防伪溯源平台，依据应用层用户不同角色设置相应用户节点并进行实例化，在联盟链网络中生成用户节点对应的智能合约，以执行联盟链各节点数据载体防伪溯源码扫描和/或身份认证和/或溯源信息加密上传服务；检验被授权用户数据查询请求指令合法性，并通过解密操作获取被授权用户数据查询请求的共享数据信息。本发明能够在提供基本的数据防伪查询、转手交易和线上过户服务的同时安全的进行用户管理，解决数据交易平台生产、分发与共享流程中数据上传效率低、签名算法强度低等问题，能够保障线上数据交易安全性、可靠性和公正性，具有较好应用前景。
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公开(公告)号：CN116318818A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211732878.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种网络安全智能决策自动编排响应方法及系统，依据网络脆弱性攻击信息构建漏洞攻防知识图谱；对网络攻击行为进行告警检测，并通过匹配映射将告警检测结果的环境状态映射到漏洞攻防知识图谱状态节点上，其中，环境状态包含：网络环境及攻击信息；依据已知漏洞攻防知识图谱状态节点、响应安全决策集和攻击类型对告警信息进行响应，根据响应决策对防火墙进行配置。本发明集漏洞攻防知识图谱构建、网络攻击告警和策略剧本编排为一体来满足安全运维业务需要，能够实现在面对攻击时及时、高效进行响应，便于网络部署。
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公开(公告)号：CN114611401A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210269296.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种多层级复杂业务智能仿真方法与系统。该方法包括：描述复杂业务的层级关系以确定每一层级中每个节点的上下级关系；确定每个节点的节点属性以得到每个节点的任务内容构成；构建基于深层神经网络的节点本级业务处理模型，得到本级节点完成上级任务的总耗时；构建上下级交互的业务模型，得到下级节点完成上级任务的总耗时；按多层级复杂业务情况想定各个节点的配置参数；调用节点本级业务处理模型和上下级交互的业务模型进行仿真，并记录仿真过程中各个节点完成业务活动的时间数据；调整各个节点的配置参数，并再次进行仿真；在仿真过程结束后，比较不同配置参数下的仿真时间数据，得到最佳配置参数。
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