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公开(公告)号：CN112598366B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011359678.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明提供一种资产管理审批流程自动化规划方法及装置，所述方法包括：提取资产管理审批流程的过程属性信息，确定审批流类型集合以及审批流状态集合；计算各个类型的审批流的复杂度；从数据库中获取机关业务员承担的审批任务负载情况，并对机关业务员承担的审批任务负载情况进行动态监测；基于对机关业务员承担的审批任务负载情况的动态监测结果，对机关业务员的负载情况进行排序；动态分配新的审批任务；分配新的审批任务后，获取该新的审批任务的执行结果，更新与该新的审批任务对应的审批流类型的审批流的复杂度。根据本发明的方案，能够合理分配任务，总体掌握当前所有审批流程的状态，无法提高资产审批效率的问题。
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公开(公告)号：CN111090858B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201911164905.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明针对现有技术中特征表达不足、漏报率和误报率高、攻击树节点权重设置不合理等问题，提出一种基于拓展攻击树模型的木马检测方法。该方法包括：通过对木马程序进行静态特征分析，获取操作码OPCode序列，从所述操作码OPCode序列中提取木马特征OPCode短序列；通过对木马程序进行动态特征分析，获取API调用序列，从所述API调用序列中提取木马特征API短序列；根据所述OPCode短序列和API短序列构建原始拓展攻击树，并将所述原始拓展攻击树的节点的权重参数初始化，作为第一个攻击树基本学习器；动态更新所述权重参数得到若干个攻击树基本学习器，通过集成学习构建强学习器，进行木马检测。
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公开(公告)号：CN112598366A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011359678.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明提供一种资产管理审批流程自动化规划方法及装置，所述方法包括：提取资产管理审批流程的过程属性信息，确定审批流类型集合以及审批流状态集合；计算各个类型的审批流的复杂度；从数据库中获取机关业务员承担的审批任务负载情况，并对机关业务员承担的审批任务负载情况进行动态监测；基于对机关业务员承担的审批任务负载情况的动态监测结果，对机关业务员的负载情况进行排序；动态分配新的审批任务；分配新的审批任务后，获取该新的审批任务的执行结果，更新与该新的审批任务对应的审批流类型的审批流的复杂度。根据本发明的方案，能够合理分配任务，总体掌握当前所有审批流程的状态，无法提高资产审批效率的问题。
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公开(公告)号：CN111131069A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911164936.7
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习策略的异常加密流量检测与分类方法，既能对使用公有加密协议的已知类型异常加密流量进行在线快速识别，又能对使用私有加密协议的未知类型异常加密流量进行检测与分类。该方法利用相邻做差法对原始数据进行特征加强，利用加强后的数据集中带有协议标签的数据训练1dCNN(一维卷积神经网络)模型来对已知类型异常加密流量进行检测与分类，利用k-means算法(k-均值算法)对加强后的数据集中没有协议标签的未知类型异常加密流量进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109101816A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810912373.4
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京理工大学 , 中国信息安全测评中心
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于系统调用控制流图的恶意代码同源性分析方法，首先构造待分析程序的系统调用控制流图；所述系统调用控制流图是由系统调用节点构成的有向无权图，边的方向表示系统调用执行的先后关系；比较不同待分析程序的系统调用控制流图，以根据图相似度作为同源性分析的相似性度量，实现同源性分析。本发明利用系统调用控制流图进行同源性分析，系统调用控制流图完全忽略了软件代码的细节，只关注所调用的系统调用函数，因此简化了需要处理的数据量，所以基于系统调用的控制流图对程序行为的抽象程度最好。而且，由于只考虑系统调用从而在很大程度上规避了指令层的混淆，起到了抗混淆作用。
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公开(公告)号：CN112131575B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010992036.8
申请日：2020-09-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于分类错误率和一致性预测的概念漂移检测方法，属于计算机机器学习和信息安全技术领域。本方法首先通过计算模型分类错误率的变化来检测突变型概念漂移，然后通过计算分类错误的样本与分类正确的样本一致性程度来检测渐进型概念漂移，从而能及时检测突变型概念漂移和渐进型概念漂移，且保持较小的计算开销。本方法实现了在较低计算成本下对突变型概念漂移和渐进型概念漂移的检测，及时识别模型退化现象。本方法主要用于概念漂移检测，能有效作用于机器学习分类模型退化现象的早期判定，可以作为大数据环境下自动化分析和决策等各种应用领域的性能监测方法。
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公开(公告)号：CN114254386A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111537078.3
申请日：2021-12-13
Abstract: 本发明提供一种基于层次聚合和区块链的联邦学习隐私保护系统及方法，所述系统包括可信机构、区块链、联邦学习模块、以及IPFS分布式存储系统；所述区块链用于记录联邦学习模块产生的各项数据以及训练过程中历次迭代的各个版本的训练模型对应的模型地址；所述联邦学习模块用于实现联邦学习训练；所述用户终端获取当前全局模型作为本地模型，并在本地数据集上，对所述本地模型进行训练，以获取新一轮的本地模型；所述IPFS分布式存储系统用于存储本地模型参数和全局模型参数。基于本发明的系统，解决现有技术中联邦学习隐私保护机制效率低、降低模型准确率、存储开销大的技术问题，能够提高联邦学习效率、提高全局模型准确率。
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公开(公告)号：CN109101816B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810912373.4
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京理工大学 , 中国信息安全测评中心
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于系统调用控制流图的恶意代码同源性分析方法，首先构造待分析程序的系统调用控制流图；所述系统调用控制流图是由系统调用节点构成的有向无权图，边的方向表示系统调用执行的先后关系；比较不同待分析程序的系统调用控制流图，以根据图相似度作为同源性分析的相似性度量，实现同源性分析。本发明利用系统调用控制流图进行同源性分析，系统调用控制流图完全忽略了软件代码的细节，只关注所调用的系统调用函数，因此简化了需要处理的数据量，所以基于系统调用的控制流图对程序行为的抽象程度最好。而且，由于只考虑系统调用从而在很大程度上规避了指令层的混淆，起到了抗混淆作用。
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公开(公告)号：CN112131575A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010992036.8
申请日：2020-09-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于分类错误率和一致性预测的概念漂移检测方法，属于计算机机器学习和信息安全技术领域。本方法首先通过计算模型分类错误率的变化来检测突变型概念漂移，然后通过计算分类错误的样本与分类正确的样本一致性程度来检测渐进型概念漂移，从而能及时检测突变型概念漂移和渐进型概念漂移，且保持较小的计算开销。本方法实现了在较低计算成本下对突变型概念漂移和渐进型概念漂移的检测，及时识别模型退化现象。本方法主要用于概念漂移检测，能有效作用于机器学习分类模型退化现象的早期判定，可以作为大数据环境下自动化分析和决策等各种应用领域的性能监测方法。
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