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公开(公告)号：CN117173882A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311054396.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种基于蜂群学习的交通拥堵预测方法、系统、设备及介质，涉及蜂群学习技术领域。所述方法包括：确定各参与方节点本地模型的鲁棒性值；在当前聚合轮数下，根据上一聚合轮数下各参与方节点的本地数据可信度、鲁棒性值、当前聚合轮数下的机器学习评价指标，得到当前聚合轮数下各参与方节点的本地模型训练评估权重；采用本地化差分隐私技术对当前聚合轮数的局部模型进行加噪得到当前聚合轮数下的加噪局部模型；根据当前聚合轮数的局部模型、本地模型训练评估权重以及加噪局部模型，得到下一聚合轮数下的局部模型；确定下一聚合轮数下的局部模型为交通预测模型。本发明可提高在进行数据处理和交通预测模型训练过程中的隐私性和安全性。
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公开(公告)号：CN114091020A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111239175.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征分组和多模型融合的对抗攻击防御方法及系统，其中方法包括：根据预设对抗攻击算法生成对抗样本，加入到测试集中；对训练集和测试集分别做数据预处理，形成网络流的特征向量；对每个流进行特征分组；采用多模型融合算法，进行恶意流量检测。不需要重新训练深度学习模型，能够防御没有出现过的对抗攻击，在没有对抗攻击的场景下，不会降低检测准确率。
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公开(公告)号：CN115277065A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210671946.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种物联网异常流量检测中的对抗攻击方法及装置，其中方法包括：确定目标特征集，其中，目标特征集符合约束条件，使得修改目标特征集中的目标特征，不会违背物联网的底层通信逻辑，并且能够保留恶意攻击功能；从目标特征集中选择一个目标特征，作为当前要修改的目标特征；修改当前要修改的目标特征的特征值；更新与当前要修改的目标特征关联的相关特征，生成对抗样本；将对抗样本输入到替代模型中，获取替代模型的反馈，如果替代模型判断出对抗样本对抗成功，则输出对抗样本；如果替代模型判断出对抗样本对抗失败，则返回执行从目标特征集中选择一个目标特征，作为当前要修改的目标特征的操作，直到对抗成功或者达到预设的最大迭代次数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111371917B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010127131.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L61/4511 , H04L61/5046 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种域名检测方法及系统。方法包括获取待检测的域名；根据所述待检测的域名确定在检测时间内所述待检测的域名在不同时刻的响应记录；根据所述待检测的域名在不同时刻的响应记录确定所述待检测的域名的域名特征；根据所述待检测的域名的域名特征，采用分类模型，确定所述待检测的域名的域名类别。本发明所提供一种域名检测方法及系统，提高了域名的检测效率，准确检测出恶意域名。
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公开(公告)号：CN115277065B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210671946.5
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种物联网异常流量检测中的对抗攻击方法及装置，其中方法包括：确定目标特征集，其中，目标特征集符合约束条件，使得修改目标特征集中的目标特征，不会违背物联网的底层通信逻辑，并且能够保留恶意攻击功能；从目标特征集中选择一个目标特征，作为当前要修改的目标特征；修改当前要修改的目标特征的特征值；更新与当前要修改的目标特征关联的相关特征，生成对抗样本；将对抗样本输入到替代模型中，获取替代模型的反馈，如果替代模型判断出对抗样本对抗成功，则输出对抗样本；如果替代模型判断出对抗样本对抗失败，则返回执行从目标特征集中选择一个目标特征，作为当前要修改的目标特征的操作，直到对抗成功或者达到
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公开(公告)号：CN119011224A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411027271.6
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及文件检测技术领域，公开一种针对PHP语言的Webshell文件检测方法及系统，首先将待检测的PHP样本文件输入至文本分类器，利用掩码机制实现PHP分类，获得语言模态对应的文本二分类概率；然后将待检测的PHP样本文件输入至图像分类器中进行图像特征提取与分类，获得视觉模态对应的图像二分类概率；最后采用DQS算法将文本二分类概率和图像二分类概率分别输入至自适应融合器进行多模态数据决策融合确定PHP样本文件的分类概率。本发明提取多个模态的特征对文件进行分析，精确识别经过免杀处理的Webshell文件；另外本发明能够实现在离线状态下完成文件检测，无需依靠各类平台，更适用于中小型客户或者个人用户的需求。
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公开(公告)号：CN112215001A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011178943.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/34 , G06K9/62 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种谣言识别方法及系统，方法包括：获取词向量训练数据；所述词向量训练数据包括谣言数据和正常数据；对所述词向量训练数据进行分割，得到训练集和验证集；对所述词向量训练数据进行训练，得到词向量模型；采用所述词向量模型和所述训练集对Attention Bi‑LSTM模型进行训练；采用训练好的Attention Bi‑LSTM模型对未知语料进行谣言识别。本发明中的上述方案能够拥有长期记忆，快速识别出改头换面，进行二次传播的谣言。
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公开(公告)号：CN111371917A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010127131.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种域名检测方法及系统。方法包括获取待检测的域名；根据所述待检测的域名确定在检测时间内所述待检测的域名在不同时刻的响应记录；根据所述待检测的域名在不同时刻的响应记录确定所述待检测的域名的域名特征；根据所述待检测的域名的域名特征，采用分类模型，确定所述待检测的域名的域名类别。本发明所提供一种域名检测方法及系统，提高了域名的检测效率，准确检测出恶意域名。
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