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公开(公告)号：CN115828996A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111102875.9
申请日：2021-09-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种层次化深度图卷积网络的训练方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将目标领域的图中的节点特征输入待训练的层次化深度图卷积网络；2)每次迭代训练时，计算邻接矩阵A的对称归一化邻接矩阵3)判断当前迭代次数k是否小于设定迭代次数K，若小于则进行步骤4)，否则结束训练；4)计算该层次化深度图卷积网络第k+1次迭代训练后输出的节点嵌入Zk+1，然后根据Zk+1计算该层次化深度图卷积网络第k+1次迭代训练后输出的各节点的类别predk+1；5)采用predk+1和节点真实标签的交叉熵作为损失函数，对该层次化深度图卷积网络的参数矩阵进行参数优化，迭代次数加一，返回步骤3)。
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公开(公告)号：CN112995145B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110162792.2
申请日：2021-02-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种面向DPI应用的HTTP流量分析处理的方法、系统及存储介质，属于网络安全领域，分为解析层和业务层，业务层将各个业务感兴趣的HTTP字段填写在配置文件中，并同时标明解析层到业务层的回调模式，然后将该配置文件发送给解析层进行业务注册；解析层根据配置文件中的各个业务感兴趣的HTTP字段，按照HTTP协议标准对HTTP流量进行解析，当完整解析出HTTP协议的一个字段时，查看业务层是否有业务注册和回调模式，根据回调模式，回调相应的业务至业务层。本发明采用对HTTP协议解析与HTTP业务分析进行分层的设计思想，通过灵活的字段注册的方式以及不同的回调模式，实现HTTP流量的分析处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112995145A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110162792.2
申请日：2021-02-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种面向DPI应用的HTTP流量分析处理的方法、系统及存储介质，属于网络安全领域，分为解析层和业务层，业务层将各个业务感兴趣的HTTP字段填写在配置文件中，并同时标明解析层到业务层的回调模式，然后将该配置文件发送给解析层进行业务注册；解析层根据配置文件中的各个业务感兴趣的HTTP字段，按照HTTP协议标准对HTTP流量进行解析，当完整解析出HTTP协议的一个字段时，查看业务层是否有业务注册和回调模式，根据回调模式，回调相应的业务至业务层。本发明采用对HTTP协议解析与HTTP业务分析进行分层的设计思想，通过灵活的字段注册的方式以及不同的回调模式，实现HTTP流量的分析处理。
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公开(公告)号：CN115081581B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202110266580.9
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置，包括：收集社交网络中的用户推文，并建立社交图Go；依据各节点的属性，计算各节点的初始特征，并根据社交图Go中任两个节点初始特征的相似性，获取潜在图Gl的连边，构建潜在图Gl；通过各节点的初始特征、在社交图Go中的社交邻域与在潜在图Gl中的潜在邻域，生成各节点的节点嵌入表示，得到恶意用户检测结果。本发明创建了一个可以帮助捕获远距离节点丰富特征信息的潜在图，且在采样时考虑节点之间的相似性，可以帮助选取特征信息丰富的节点，从而得到更加准确的恶意用户检测结果。
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公开(公告)号：CN119884796A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411810243.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/2321 , H04L9/40 , G06F18/2323 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于形状的抗噪加密流量聚类方法。本方法步骤为：1)获取并解析原始流量数据，得到多条数据流；按设定时间间隔对每一条数据流的上行数据和下行数据进行划分，得到每一条数据流对应的上行序列U和下行序列D；2)将每一条流的上行序列U和下行序列D拼接形成一个整体序列F，代表对应数据流的行为特征；从数据流的行为特征中提取对应数据流的形状线S和统计特征；3)基于各数据流归一化后的形状线S对各数据流进行聚类，将具有相同行为模式的数据流聚为一簇；4)基于统计特征计算每个簇的聚类中心特征；然后计算未聚类到任意簇中的数据流的统计特征与各聚类中心特征之间的欧氏距离，确定对应数据流的类别或是否为异常点。
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公开(公告)号：CN119110114A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411292074.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/2347 , H04N21/234 , H04N21/44
Abstract: 本发明涉及加密视频流量识别方法，属于网络流量识别领域。本方法基于待检测目标获取指纹视频库，将视频指纹库中视频指纹的视频段序列组合转化为视频块序列，得到中间视频指纹，获取待识别流量并进行匹配。该方法可以提高加密视频流量的识别速度，同时显著缓解了实际网络环境下可能存在的视频数据丢失和重传等问题。
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公开(公告)号：CN115081581A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110266580.9
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置，包括：收集社交网络中的用户推文，并建立社交图Go；依据各节点的属性，计算各节点的初始特征，并根据社交图Go中任两个节点初始特征的相似性，获取潜在图Gl的连边，构建潜在图Gl；通过各节点的初始特征、在社交图Go中的社交邻域与在潜在图Gl中的潜在邻域，生成各节点的节点嵌入表示，得到恶意用户检测结果。本发明创建了一个可以帮助捕获远距离节点丰富特征信息的潜在图，且在采样时考虑节点之间的相似性，可以帮助选取特征信息丰富的节点，从而得到更加准确的恶意用户检测结果。
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