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公开(公告)号：CN111639696A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010456045.5
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种用户分类方法及装置，涉及计算机技术领域，可以提高对用户分类的准确度，本发明实施例的技术方案包括：获取待识别用户的用户特征和邻接矩阵，其中，邻接矩阵中包括的元素用于表示用户数据集对应的各用户在异质信息网络中对应的节点之间是否存在关联关系，关联关系包括直接关系和间接关系，用户数据集包括待识别用户的用户特征，异质信息网络包括多种类型的节点；然后将待识别用户的用户特征和邻接矩阵输入用户图卷积网络GCN，得到卷积后的用户特征；再将卷积后的用户特征与标签矩阵相乘，得到待识别用户的类别，其中，标签矩阵用于针对用户数据集对应的每个用户，确定该用户属于各个类别的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111639696B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010456045.5
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种用户分类方法及装置，涉及计算机技术领域，可以提高对用户分类的准确度，本发明实施例的技术方案包括：获取待识别用户的用户特征和邻接矩阵，其中，邻接矩阵中包括的元素用于表示用户数据集对应的各用户在异质信息网络中对应的节点之间是否存在关联关系，关联关系包括直接关系和间接关系，用户数据集包括待识别用户的用户特征，异质信息网络包括多种类型的节点；然后将待识别用户的用户特征和邻接矩阵输入用户图卷积网络GCN，得到卷积后的用户特征；再将卷积后的用户特征与标签矩阵相乘，得到待识别用户的类别，其中，标签矩阵用于针对用户数据集对应的每个用户，确定该用户属于各个类别的概率。
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公开(公告)号：CN113591077B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110875490.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F21/55 , G06F17/16 , G06F16/951 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络攻击行为预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，可以对网络威胁信息进行标注和分割，得到多组特征信息，再通过冲突检测去除冲突的特征信息，然后通过知识推理得到多组学习到的关系，最后利用预先训练得到的网络模型，根据学习到的关系对当前的网络攻击进行预测，从而不但可以实现冲突的特征信息的去除，还可以通过知识推理得到深层的关系，从而提高网络攻击预测的准确率。
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公开(公告)号：CN111224941B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201911136708.9
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种威胁类型识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以确定未知威胁类型的域名的威胁类型。本发明实施例的方案包括：构建待识别矩阵，待识别矩阵包括属性矩阵和关系矩阵，属性矩阵包括待识别域名的属性信息以及已知威胁类型的目标域名的属性信息，关系矩阵包括待识别域名与目标域名的相似度。然后将待识别矩阵输入威胁类型识别模型，获取威胁类型识别模型输出的待识别域名属于各威胁类型的概率，并将概率最大的威胁类型作为待识别域名的威胁类型，威胁类型识别模型用于根据待识别域名的属性信息、目标域名的属性信息以及待识别域名与目标域名之间的相似度，确定待识别域名属于各威胁类型的概率。
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公开(公告)号：CN111224941A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911136708.9
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种威胁类型识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以确定未知威胁类型的域名的威胁类型。本发明实施例的方案包括：构建待识别矩阵，待识别矩阵包括属性矩阵和关系矩阵，属性矩阵包括待识别域名的属性信息以及已知威胁类型的目标域名的属性信息，关系矩阵包括待识别域名与目标域名的相似度。然后将待识别矩阵输入威胁类型识别模型，获取威胁类型识别模型输出的待识别域名属于各威胁类型的概率，并将概率最大的威胁类型作为待识别域名的威胁类型，威胁类型识别模型用于根据待识别域名的属性信息、目标域名的属性信息以及待识别域名与目标域名之间的相似度，确定待识别域名属于各威胁类型的概率。
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公开(公告)号：CN113591077A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110875490.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种网络攻击行为预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，可以对网络威胁信息进行标注和分割，得到多组特征信息，再通过冲突检测去除冲突的特征信息，然后通过知识推理得到多组学习到的关系，最后利用预先训练得到的网络模型，根据学习到的关系对当前的网络攻击进行预测，从而不但可以实现冲突的特征信息的去除，还可以通过知识推理得到深层的关系，从而提高网络攻击预测的准确率。
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