公开(公告)号：CN118400118A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410135422.3

申请日：2024-01-31

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李丽香 ,  叶子超 ,  彭海朋 ,  吴薇 ,  暴爽 ,  徐章皓

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/098 ,  G06N20/20 ,  G06F18/2431 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的网络入侵检测方法、装置及系统，属于网络安全检测技术领域，其中方法包括数据预处理、局部模型训练、全局模型聚合三部分。在数据预处理阶段，通过SMOTE‑ENN算法为少数样本类创建高质量样本，缓解数据分布不平衡问题，通过mRMR算法删除冗余数据，选择独立高质量的特征，消除数据冗余、减少数据噪声，提高数据集质量，从而达到提高算法速度和入侵检测模型准确度的效果；在局部模型训练时，以集成学习模型为局部分类模型，选择决策树、随机森林、极端随机树和梯度提升树算法作为集成学习模型的基选择器，这些算法的应用减少了单一模型的偏差和方差，能够提高模型的鲁棒性、泛化能力和准确性。

公开(公告)号：CN117874662A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410061419.1

申请日：2024-01-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李丽香 ,  梁雪 ,  彭海朋 ,  吴薇 ,  暴爽 ,  叶子超

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种基于图模式的微服务日志异常检测方法，包括：日志向量表示阶段：原始文本型日志序列被转化为模型可处理的数值型日志序列；日志事件图构建阶段：利用所述调用链信息和时序信息，对所述数值型日志序列进行分割和连接，构建日志事件图；异常检测阶段，利用图模型和单分类模型学习正常的原始文本型日志序列的内在结构，实现无监督异常检测；本发明在生成日志节点初始化特征时，综合考虑了日志的语义信息和时间间隔信息，通过特征交叉的方式丰富了日志事件图中节点特征的信息量，这一举措使得模型能更好地理解不同维度信息之间的关联性，并实现对除顺序异常和结构异常之外的时间间隔异常的检测，从而有效提高异常检测精度；在微服务日志异常检测方面表现出更高的精度和鲁棒性，适合推广应用。

公开(公告)号：CN117909977A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410138678.X

申请日：2024-02-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李丽香 ,  徐章皓 ,  彭海朋 ,  吴薇 ,  暴爽 ,  梁雪

IPC: G06F21/56 ,  G06F40/30 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/08 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及一种基于语义分析的恶意代码检测方法、装置及系统，属于软件安全防护技术领域，该方法首先构建引入句子向量的语义分析模型，再利用该语义分析模型对恶意软件反编译后的代码进行训练，形成训练好的语义分析模型，并利用训练好的语义分析模型对待检测的未知软件反编译后的代码进行语义特征向量提取，将提取的语义特征向量与已知的恶意软件对应的语义特征向量进行相似度比较，判断未知软件是否为恶意软件以及进行分类验证。本发明采用引入句子向量的语义分析模型对反编译代码进行语义特征提取的方法，通过引入句子向量来涵盖全文的主旨的方法，能够更加有效地提取出恶意软件的语义特征，从而用于恶意软件的准确快速检测分析。

公开(公告)号：CN116956145A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310725880.8

申请日：2023-06-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴薇 ,  彭海朋 ,  朱浩田 ,  李丽香

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于遗传卷积网络的恶意PE文件检测方法，属于网络安全技术领域。本发明通过构建了一个全局多模态化、多任务量网络，解决固定的专用分类模型分类效果不佳的问题；通过构建局部神经网络结构，利用小卷积核的思想和最大池化层的思想，提取最重要特征，加快了模型的训练速度，并利用金字塔池化层的思想，解决了传统神经网络中必须输入尺寸大小一致图片的问题。

公开(公告)号：CN118133250A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410340966.3

申请日：2024-03-25

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 彭海朋 ,  于茜 ,  李丽香 ,  吴薇 ,  暴爽

IPC: G06F21/16 ,  G06F21/10 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F16/51 ,  G06F16/58 ,  G06T1/00 ,  H04N1/32 ,  H04N1/44

Abstract: 基于区块链和零水印的图像权属信息认证方法，属于图像权属保护领域，包括以下步骤：采用基于NSCT和DWT结合SVD的零水印生成算法和零水印验证算法将图像特征信息与图像权属信息进行融合，获取零水印图像，并在MinIO中存储；基于区块链和MinIO的链上链下图像权属信息协同存储；图像权属信息注册和图像权属信息查询验证。本发明解决了现有图像权属存证保护方法存在的存证效率低、图像权属受保护能力低以及图像上链存储成本高的问题，提高了图像权属信息的存证效率，减小了链上存储的压力；同时提高了图像权属信息认证方法运行的稳定性、高可用性和安全性，实现图像权属信息安全认证和验证过程。