公开(公告)号：CN119179934A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411682757.3

申请日：2024-11-22

Applicant: 东南大学 ,  国网安徽省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 王超 ,  李明 ,  陶军 ,  宫帅 ,  李少聪 ,  尹晓宇 ,  王祖研 ,  余东波 ,  曹弯弯 ,  程航 ,  许艺凡 ,  刘恒睿 ,  王宇

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/23 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，涉及于网络安全和机器学习领域，所述方法包括以下步骤：从收集到的网络协议数据中筛选出关键字段；优化传统谱聚类构图算法，对筛选出的数据进行聚类，将数据处理成适合图神经网络的图结构形式；利用谱聚类得到的图结构作为图卷积神经网络的输入，提出S‑GCN模型，采用随机初始化的三层GCN进行建模，对节点三阶邻域进行卷积，在最后一层通过对节点特征聚合来实现网络协议分类。实验证明本发明的方法在分类结果上有较高的准确率，S‑GCN中图结构的优劣直接影响到分类结果，同时证明了本发明图结构的高效性。

公开(公告)号：CN116090589A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202210971976.8

申请日：2022-08-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 许艺凡 ,  陈欣宇 ,  陶军

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/30 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903 ,  G06F16/906 ,  G06F16/909 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明首先以二部图为网约车请求在线匹配为题建模，并进行离线初始化工作：以系统收益为优化目标，设置LP约束条件；将二部图中所有边的存在概率初始化为1；建立系数矩阵，并使用单纯形法求出LP的数值解，然后，乘客请求在线到达：为请求的起点和终点添加服从拉普拉斯分布的噪声，并将请求发送给网约车平台，最后，网约车平台为请求匹配司机：基于LP的数值解计算归一化概率向量，并依据概率随机选择一个司机，根据匹配的结果更新边存在概率。本发明考虑到了位置信息对乘客的敏感性，对乘客的位置信息进行了保护，同时能够尽可能地减少位置噪声所带来的影响，提高了匹配算法的实用性，能够为网约车平台带来更大的经济收益。

公开(公告)号：CN111031469A

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201911050770.6

申请日：2019-10-31

Applicant: 东南大学 ,  赛尔网络有限公司

Inventor： 陶军 ,  许艺凡

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/021 ,  H04W40/20 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种基于位置感知的IPv6无线传感网络中数据转发方式，针对当前节点所在的地理位置进行区域划分，结合节点运动的时间特征、距离信息和运动方向信息，提出了一个新变量，对候选节点进行综合评估，从而选出最合适的转发节点，提高了转发策略的准确性，降低了执行时间，减少了网络负载。

公开(公告)号：CN119544286A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411648014.4

申请日：2024-11-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 冯渊 ,  许艺凡 ,  危嘉祺 ,  方宇

IPC: H04L9/40 ,  H04L61/4511 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明首先采集已知分类标签的算法生成域名(DGA域名)和良性域名的流量信息，包括域名的解析IP地址和Flow数据；对采集到的流量数据进行初步处理，统计域名各解析IP的出现次数，从Flow数据中筛选出源地址、目的地址、时间等信息；根据这些流量信息计算出域名的8个特征值，包括用户IP访问数目、活跃频率、各解析IP出现次数标准方差均值比等；将特征数据放入C4.5有监督分类模型进行训练，得到具有分类能力的分类模型；最后，采集待分类域名的流量信息，计算特征数据，放入训练好的分类模型进行分类。本发明利用了算法生成域名进行恶意活动时在流量行为的表现上与良性域名的差异，有效区分出了两类域名且抵御了对抗性攻击，维护了网络的安全。