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公开(公告)号：CN119583133A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411683715.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: H04L9/40 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/084 , H04L43/0876 , H04L43/04
Abstract: 本发明公开一种基于对比学习的多尺度融合快速网络流量异常检测方法，并对流量数据进行预处理，提取特征后将其转换为流量图像，并对流量图像进行归一化处理后划分为小块；构建多粒度多层感知机模型，向其输入正常流量数据和异常流量数据划分后的流量图像，提取特征信息；定义对比学习损失函数，通过比较正常流量和异常流量的特征，对多粒度多层感知机模型进行训练，迭代调整多粒度多层感知机模型的模型参数，使对比学习损失函数值变小直至收敛；对训练好的多粒度多层感知机模型输入预处理后的流量图像，多粒度多层感知机模型能够对正常流量和异常流量进行区分。
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公开(公告)号：CN111533882A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010377609.6
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种耐高温聚氨酯橡胶及其制备方法，属于聚氨酯材料技术领域，也属于橡胶性能改性技术领域，属于柔性热防护技术领域。本发明制备的产品的硬度提高了11％-13％，拉伸强度提高了27％-抗臭氧老化和抗热空气老化性能提高了33％-最大使用温度为145-163℃。
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公开(公告)号：CN111534124B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010377612.8
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种高温可发橡胶热防护材料及其制备方法，这种橡胶材料在高温环境中可以快速发泡成耐高温材料，这涉及的是新型橡胶材料技术领域，也是高温热防护材料技术领域。没有添加无机填料的氟橡胶也采用相同的工艺硫化后测试了各项性能，测量结果表明：没有添加无机填料的氟橡胶邵氏硬度是68，拉伸强度6.9MPa，耐温性是317℃，耐高温性能背面温升495℃；添加无机填料的氟橡胶邵氏硬度为89，添加无机填料的氟橡胶拉伸强度是23.6MPa，耐温性是355℃，耐高温性能背温只有27℃，并且能看到添加无机填料的氟橡胶的厚度明显增厚，这种在高温可发泡的橡胶具有非常好的耐瞬时高温的性能。
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公开(公告)号：CN111534124A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010377612.8
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种高温可发橡胶热防护材料及其制备方法，这种橡胶材料在高温环境中可以快速发泡成耐高温材料，这涉及的是新型橡胶材料技术领域，也是高温热防护材料技术领域。没有添加无机填料的氟橡胶也采用相同的工艺硫化后测试了各项性能，测量结果表明：没有添加无机填料的氟橡胶邵氏硬度是68，拉伸强度6.9MPa，耐温性是317℃，耐高温性能背面温升495℃；添加无机填料的氟橡胶邵氏硬度为89，添加无机填料的氟橡胶拉伸强度是23.6MPa，耐温性是355℃，耐高温性能背温只有27℃，并且能看到添加无机填料的氟橡胶的厚度明显增厚，这种在高温可发泡的橡胶具有非常好的耐瞬时高温的性能。
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公开(公告)号：CN119583125A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674694.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的僵尸网络离线检测方法，包括：从网络流量中提取僵尸网络中各控制节点的三元组信息，根据三元组信息构建控制节点的行为图；利用加权随机游走算法从控制节点行为图中获取僵尸网络恶意行为路径，通过已训练的全连接神经网络获得控制节点行为图的嵌入向量；利用已训练的CNN分类器对控制节点行为图的嵌入向量进行分析，输出僵尸网络中各控制节点的分类结果。本发明在提取网络流量中控制节点信息的基础上，将其建模为控制节点行为图，通过神经网络训练获得行为图的嵌入表示，使用卷积神经网络对行为图向量进行分类，从而增强僵尸网络攻击工具的攻击有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119026321A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410966957.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种航天装备体系可靠性需求分析方法，所述方法包括如下步骤：识别航天装备体系特性需求；识别航天装备体系可靠性参数；确定特性需求与可靠性参数的相关性数值、各项特性需求的优先级数值；根据相关性数值和优先级数值计算得到航天装备体系全部可靠性参数的重要度，并对所有可靠性参数的重要度排序。本发明可以有效解决航天装备体系可靠性需求识别不全面问题和可靠性参数合理排序问题，并已应用于某航天装备体系，为该装备体系确定可靠性参数和方案优化提供了技术支撑。本项目可推广应用于具有多特性需求和多任务阶段的装备体系可靠性需求分析。
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公开(公告)号：CN116707884A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310620142.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
Inventor： 施清平 , 刘洋 , 张帆 , 张羲格 , 包素艳 , 朱骋 , 夏伟强 , 钱克苍 , 阳鑫 , 杨波 , 汪文明 , 阎小涛 , 王立旭 , 姜英权 , 胡德风 , 张耐民 , 张兵 , 张翔 , 陈英伟 , 翟宪立
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于信息流及时序行为的网络安全监测方法，该方法包括如下步骤：抓取被测网络系统中交互的流量数据并解析，得到交互事件数据包；根据事件先验信息，对每个交互事件数据包，进行事件链安全检测，剔除协议异常的交互事件数据；根据时间先验信息，对协议正常交互事件数据包，进行时间链安全检测，剔除时序异常的交互事件数据；按照逻辑先验信息，将满足时序正常的交互事件数据包，进行逻辑链路分析，剔除逻辑异常的交互事件数据；对既满足时序关系又满足逻辑关系的正常交互事件数据包，进行多维流量特征分析，得到被测网络系统安全监测结果。
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公开(公告)号：CN119623595A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411683710.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06N5/022 , G06N20/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动和知识图谱的确定性网络建模方法，获取运行中系统的各种实时数据，并对数据进行预处理；基于收集的数据、专家知识和系统设计文档构建知识图谱，得到系统层面和节点层面两个不同粒度的初步建模，得到系统层面的模型和节点层面的模型；采用基于机器学习的方法对预处理后的数据识别并去除异常值，得到清洗后的高质量数据，即系统正常情况下的数据；使用清洗后的高质量数据，基于统计算法构建自适应的模型阈值；模型接收预处理后的数据，使用自适应的模型阈值对其进行筛选后，结合构建的知识图谱将筛选后的数据整合，对各节点数据动态精准刻画，并基于整合后的信息给出决策支持。
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公开(公告)号：CN119577766A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411674695.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06F8/53
Abstract: 本发明提供了一种开放集物理信息系统恶意软件分类方法，在CPS恶意软件预处理步骤中，首先使用反汇编工具提取样本的FCG特征和内嵌文本特征，随后分别使用无监督的图表示算法和文本表示算法将其映射到向量空间；为挖掘多维度特征的深层次关联，最后引入特征交叉方法，融合FCG特征和内嵌文本特征生成高维度特征，强化模型的泛化能力；在开放集CPS恶意软件分类步骤中，将交叉特征作为输入，训练编码器网络作为恶意软件分类器，将数据降维并计算分类概率；之后训练解码器网络将数据升维，生成与输入特征接近的重建特征并计算重建误差；结合分类概率阈值和重建误差，利用阈值法构建未知类别检测器，得到最终的开放集分类结果。
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公开(公告)号：CN118981896A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411107263.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种航天装备体系可靠性设计方法：S1、获取航天装备体系可靠性参数，并按照其重要度进行排序；S2、根据航天装备体系可靠性参数，在现有可选装备中，初步明确航天装备体系的组成；S3、辨识航天装备体系各组成单元以及装备体系各组成单元之间的相互影响所产生的故障模式、故障原因、故障影响和风险指数；S4、进行航天装备体系可靠性设计改进和优化，得到优化后的装备体系组成；S5、针对可靠性设计优化后的装备体系组成，开展装备体系可靠性预计，得到装备体系可靠性预计值；S6、将航天装备体系可靠性预计值与航天装备体系可靠性需求相比较，若航天装备体系可靠性预计值大于等于航天装备体系可靠性需求时，结束；否则，重复执行步骤S4～步骤S6。
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