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公开(公告)号:CN118784272A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410730852.X
申请日:2024-06-06
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于内容生成与投送的用户抗定位方法和系统,涉及网络安全技术领域,所述方法通过爬取和清洗用户发布的动态数据集并进行用户位置信息泄露风险评估,根据评估结果对应的不同动态投送策略,生成用于干扰用户位置信息的干扰数据并进行动态投送。本发明解决了现有技术中对于高级定位方法难以有效抗定位导致用户信息泄露的技术问题,实现了有效对抗基于生成文本的用户位置推断技术和更高级的定位方法,从而为用户提供了更全面的位置隐私保护。
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公开(公告)号:CN118632255A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410481098.0
申请日:2024-04-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04W12/121 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及网络空间态势感知的入侵检测技术领域,尤其涉及一种基于混合卷积神经网络的移动加密流量分类方法及系统,从移动设备捕获流量数据;将捕获的流量数据根据其所包含的IP五元组信息,按照会话进行分组排序;将分组后的流量数据根据时空关系转化为流量拓扑图;使用基于图卷积神经网络的分类模型对流量拓扑图进行分类,得到分类结果1;将分组后的流量数据转化为灰度图;使用基于卷积神经网络的分类模型对灰度图进行分类,得到分类结果2;结合分类结果1和分类结果2,得到最终的分类结果。本发明使用两条路线进行移动加密流量的分类,不但考虑流量的数值特征,还充分考虑了流量的拓扑属性,通过保留同一会话中的时序关联提高分类的准确率。
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公开(公告)号:CN117558032A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311577850.3
申请日:2023-11-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种带时序特征的类图像处理的足弓类型检测方法。该方法包括:构建改进的AlexNet图像分类模型和足底图像数据集;针对足底图像数据集中的每个足底图像,进行数据增强处理,以便生成该足底图像对应的m张子图,从而得到新的足底图像数据集,并分为训练集、测试集和验证集;提取各足底图像对应的足弓特征指标;针对每张原始的足底图像,使用该原始的足底图像和对应的m张子图作为连续m+1个时刻的足底图像,将该m+1张足底图像对应的足弓特征指标转换为一张灰度图像;使用得到的灰度图像作为改进的AlexNet图像分类模型的输入,进行有监督训练,得到训练好的图像分类模型;获取待测足底图像,将待测足底图像输入至训练好的图像分类模型,得到足弓类型。
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