公开(公告)号：CN117596010A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311303242.3

申请日：2023-10-10

Applicant: 中国网络空间研究院

Inventor： 宋首友 ,  王普 ,  姜伟 ,  李阳春 ,  孟庆顺 ,  赵高华 ,  林浩

IPC: H04L9/40 ,  G06F16/2455

Abstract: 本发明属于网络安全监测领域，公开了一种用于网络异常检测的高效高精度基数测量方法及系统，所述系统包括功能模块、运算模块；所述方法包括网络流采集；将哈希技术和采样相结合，将网络流基数信息存储到可变形概要结构中；网络基数查询；返回查询流的基数信息，用于检测超级传播者；超级传播者检测；为了检测可变形概要结构中的超级扩传播者，首先遍历可变形概要结构中的所有桶，找到计数器深度超过预定阈值的可疑桶；其次，执行可变形概要结构的查询操作来估算可疑桶中记录ID的基数；如果一个可疑流的估计基数大于预定义阈值，那么将该可疑流报告为超级传播者。

公开(公告)号：CN116186712A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310015410.2

申请日：2023-01-05

Applicant: 中国网络空间研究院

Inventor： 吴巍 ,  赵蕾 ,  王普 ,  赵高华 ,  宋首友 ,  林浩 ,  姜伟

IPC: G06F21/57

Abstract: 本发明属于软件安全技术领域，公开了一种终端开源软件安全检测和预警方法、系统、设备及终端，根据软件的SBOM文件解析开源软件依赖库及层次关系，按预设条件访问外部威胁信息源；从官方信息安全漏洞共享平台和开源软件开发平台组织共享的漏洞信息中提取最新漏洞威胁，与基于SBOM知识的层次关系进行匹配，分析终端是否存在软件系统漏洞威胁及软件供应链层次关系所带来的潜在安全风险；若发现风险，则生产安全预警信息，并向用户发送可理解的安全警报；根据预设模型或智能算法生成推荐性安全解决方案，提醒用户采取相关安全措施，包括更新软件和禁用软件。本发明可用在多种终端上检测软件系统的安全风险，升级和保障软件系统的安全性。

公开(公告)号：CN117574952A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311303267.3

申请日：2023-10-10

Applicant: 中国网络空间研究院 ,  西安电子科技大学

Inventor： 王普 ,  马智秀 ,  姜伟 ,  宋首友 ,  肖阳 ,  裴庆祺 ,  马立川 ,  赵搏文

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明属于图神经网络公平预测技术领域，公开了一种面向图神经网络敏感信息去偏模型的构建方法及系统，设计了由敏感属性去偏器、敏感属性鉴别器、节点嵌入分类器三个组件组成的去偏系统；通过敏感属性鉴别器和节点嵌入分类器的训练，来学习敏感属性去偏器的参数；固定原始GNN编码器的参数，利用对抗训练的思想，交替训练各个组件，进而得到各个组件的最优参数，即，使敏感属性去偏器的节点嵌入包含的敏感属性信息最少，这个去偏的节点嵌入可以在分类性能和公平性度量之间取得较好的权衡。实验结果表明，本发明的设计有较好的性能，并且可以适配其他GNN模型中，提高这些模型的去偏敏感属性的能力。

公开(公告)号：CN117574122A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311302420.0

申请日：2023-10-10

Applicant: 中国网络空间研究院

Inventor： 姜伟 ,  孟庆顺 ,  姜婧怡 ,  宋首友 ,  赵高华 ,  林浩 ,  王普 ,  田原

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F21/62 ,  G06N3/0464 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F17/16 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于计算机科学中的机器学习、自然语言处理、隐私计算技术领域，公开了一种面向敏感数据隐私监管跨模态深度学习方法、系统及介质，能够实现对多模态数据中涉及侵犯隐私的违规数据进行识别与分类；对不同模态数据进行特征抽取并统一表示；对统一表示的特征向量进行数据增强；对统一表示的特征向量进行混合匹配处理，获得新的训练特征集；将不同模态的新的训练特征集分别放入相同结构的特征同构分类模型进行模型训练与融合；最后将测试集输入两种模态训练并融合好的模型，输出最终的预测结果，判断是否为隐私数据，若为隐私数据。本发明提供的方法能够将不同模态的信息结合起来，进行隐私数据判断，从而提升隐私信息识别的准确率。

公开(公告)号：CN116094700A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310015407.0

申请日：2023-01-05

Applicant: 中国网络空间研究院

Inventor： 吴巍 ,  赵蕾 ,  黎佳骏 ,  王普 ,  姜伟

IPC: H04L9/08 ,  H04W12/041 ,  H04W12/0433

Abstract: 本发明属于反向散射通信密钥生成技术领域，公开了一种反向散射设备系统群密钥生成方法、系统、设备及终端，反向散射设备从接收信号测量下行信道信息，全双工信号源从反射信号测量反射级联信道信息；信号源从反射级联信道信息中计算获得上行信道信息，生成对称共享密钥；获取群全部共享信道信息，并计算上行信道信息与参照设备的上行信道信息之间的差值序列；基于差值序列进行共享信道提取及密钥构建，同时构建所有小群之间的群密钥。本发明的基于共享信道的反向散射设备群密钥生成方法通过提取无线信道的互易性和随机性生成安全的共享密钥，解决传统密码学高计算成本的问题，实现轻量级密钥协议，支持多种方案，高安全性，可扩展性，高效率。