公开(公告)号：CN111447212A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010214994.2

申请日：2020-03-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刘海波 ,  董济源 ,  沈晶 ,  史长亭 ,  白玉 ,  郎大鹏 ,  田乔 ,  林森

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于网络安全和深度学习技术领域，具体涉及一种基于GAN的APT攻击序列的生成与检测方法。本发明的针对目前在APT攻击的检测方向尚存在无法检测长序列攻击、历史信息关联差、未知攻击检测能力差等问题，为有效检测APT攻击并且扩充APT攻击攻击数据集，提出了一种基于GAN的APT攻击序列生成与检测方法。本发明通过生成式对抗网络的形式采用LSTM网络增加了对前后文相关联的步骤，记忆了网络流量的历史记录，对时序性数据具有较好的检测能力；通过生成模型可以利用随机噪声生成符合APT攻击特征的数据，扩充了现有APT攻击数据集。

公开(公告)号：CN111444818A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010214110.3

申请日：2020-03-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 沈晶 ,  梁昊明 ,  刘海波 ,  卢越 ,  李晋 ,  董济源 ,  史长亭 ,  姜生 ,  白玉

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机视觉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于CNN的市场摊区违规摊位检测方法。本发明在数据集构建中采用实际市场摊区监控视频，并通过数据扩增充分获取到市场摊区图像特征，引入CNN深度神经网络进行市场摊区目标分类，通过GoogLeNet预训练模型和深度迁移学习实现了市场摊区精确分类，并通过跨语言移植接口将CNN模型与监管应用后台联系起来，极大地提高了市场摊区智能化监管的准确度。