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公开(公告)号：CN118568067A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410633861.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/174 , G06F16/18 , G06F11/34 , G06N5/01
Abstract: 本申请涉及一种溯源图压缩方法、装置、电子设备及存储介质，应用于网络安全技术领域，所述方法包括：采集应用程序在运行过程中的审计日志数据；根据审计日志数据构建待压缩溯源图；其中，待压缩溯源图中的节点表示审计日志数据中的实体，待压缩就溯源图中的有向边表示各个实体之间的关联关系；根据预先构建的模板库中的多个模板子图，从待压缩溯源图中匹配与模板子图同构的部分作为待压缩区域；其中，模板子图用于描述应用程序的正常行为模式；对待压缩区域进行有损压缩，得到压缩后的溯源图。本申请可以在保留关键信息的前提下有效压缩数据。
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公开(公告)号：CN118449752A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410573993.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 清华大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种基于请求的无服务器的攻击溯源方法及系统，包括：攻击溯源初始化设置；对当前溯源层执行攻击溯源搜索步骤，即将当前溯源层的所有顶点添加到溯源队列中，基于队列的预设顺序分别处理当前溯源层的每个顶点，根据攻击请求标识符判断与当前遍历顶点相关的所有关联邻边是否与异常顶点有关，有关时判断关联邻边是否存在于已访边集合中，若不存在，则将关联邻边以及关联邻边的另一个顶点添加到溯源子图中；当前溯源的层数加1，并判断加1操作后的当前溯源层的层数是否达到预设溯源层数，若未达到预设溯源层数，则重复执行攻击溯源搜索步骤，直至达到预设溯源层数，结束遍历，输出溯源子图，根据溯源子图的所有顶点和边构成攻击路径。
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公开(公告)号：CN113391907B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110714071.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 中债金科信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/048
Abstract: 本发明实施例公开了一种任务的放置方法、装置、设备和介质。该方法包括：根据流处理作业中各算子的并行度以及各个算子之间的连接方式，生成流处理作业对应的任务图；基于预设任务放置模型中的图神经网络，确定任务图中各个任务节点对应的任务embedding向量，并确定资源图中各slot节点对应的资源embedding向量；该资源图为全连接的无向图。基于预设任务放置模型中的循环神经网络，根据任务embedding向量和资源embedding向量，确定每个任务节点对应的slot节点。本发明实施例提供的任务放置模型适用于异构资源，通过采用该模型，在实际流处理作业的过程中可使得吞吐量属性和延迟属性均达到预设要求。
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公开(公告)号：CN113391793B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110714151.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 中债金科信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06F8/30 , G06F8/41 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开一种面向流处理的金融欺诈建模语言的处理方法及装置，包括：根据使用金融欺诈建模语言FFML编写的欺诈检测规则，生成FFML抽象语法树；判断结点的结点类型；若结点的结点类型为SingleEvent，则根据SingleEvent类型的结点的孩子结点的参数要求，从预设的数据流中筛选符合参数要求的事件生成第一转化数据；根据第一转化数据，生成欺诈检测规则对应的SQL代码。应用本发明能够将使用FFML编写的欺诈检测规则快速转化为流平台能够识别的SQL编程语言。
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公开(公告)号：CN115277127B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210819896.0
申请日：2022-07-12
Applicant: 清华大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供的一种基于系统溯源图搜索匹配攻击模式的攻击检测方法及装置，通过将每个攻击图不重叠的划分为不定数量的攻击子图；利用子图同构算法对每一个攻击子图与所述系统溯源图进行搜索，得到对应的候选子图；对该攻击图的候选子图进行拼接，得到完整候选图，进而根据相似度分数确定是否生成告警信息。本发明通过寻找符合已知攻击模式的行为的算法，可以帮助安全人员对APT攻击进行防护，使他们通过对抽象行为模式的查询来确定可疑行为，使得安全人员可以利用过去已经累积的对外部攻击的了解，不再需要花费时间和精力手工进行核验，而是可以自动化地定期核验系统是否遭遇了过去发生过的攻击。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114529983B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210044281.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种事件及视频融合的动作识别方法及装置，其中，方法包括：追踪事件数据，产生事件流，并基于事件流获取连续的事件轨迹；在事件轨迹上等时长间隔采样，累加得到事件帧；在输入视频上均匀采样，得到二维图像，并基于二维图像获得锐化后的二维图像；将事件帧和锐化后的二维图像输入预设的关键点预测网络，得到二维关键点坐标；通过坐标转换方法将二维关键点坐标转换为三维关键点坐标；将三维关键点坐标输入预设的动作识别网络，得到动作类别。由此，解决了相关技术由于事件数据的稀疏、异步特性使得以深度学习为基础的卷积神经网络难以直接应用于事件数据的特征提取，难以实现包括动作识别在内的复杂推理等问题。
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公开(公告)号：CN115546694A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211238991.8
申请日：2022-10-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了用于对多个视频样本进行故事线布局可视化的方法和系统，该方法包括接收多个视频样本，其中，多个视频样本的每个视频样本对应一个事件，多个视频样本对应同一事件类型，并且多个视频样本的每个视频样本包含多个帧；获得多个视频样本中任意两个视频样本的帧之间的对应关系；根据获得的任意两个视频样本的帧之间的对应关系，确定多个视频样本的帧在故事线的时间轴上的位置；以及对多个视频样本的帧进行可视化展示。本发明的方法可以对多个视频样本提高标注效率。
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公开(公告)号：CN115296832A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210635554.3
申请日：2022-06-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种应用服务端的攻击溯源方法及装置，方法包括：获取应用程序在运行时每个界面事件与前后端请求序列之间的匹配关系，根据匹配关系构建AC自动机；针对每个用户使用网络服务产生的会话附加AC自动机的当前状态，根据会话请求对AC自动机的当前状态节点进行状态转移，并将会话请求对应的自动机节点信息记录至系统审计日志中新增的分隔日志；在溯源图中以异常检测的告警事件为起点向前回溯至目标分隔日志，根据目标分隔日志，定位攻击关联的会话请求序列和界面事件。通过上述方法可以实现应用服务端的攻击溯源，解决了现有技术PC端进行浏览行为采集和分析的成本较高，导致攻击溯源很难在高并发系统中稳定工作的问题。
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公开(公告)号：CN110717445B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910953010.X
申请日：2019-10-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶的前车距离跟踪系统和方法，其中：数据采集单元用于从摄像头获取等时间间隔的图像序列；车辆检测单元用于从图像中提取前方车辆的轮廓框线；坐标定位单元用于根据图像中的车辆轮廓框线的像素坐标以及摄像机参数计算前方车辆的真实位置；车辆跟踪单元通过串联图像序列中各个图像的前车轮廓框线，识别多个图像中相同的车辆，将车辆进行编号；根据由坐标定位单元计算的车辆位置和由车辆跟踪单元计算的车辆编号，该系统将输入的图像序列转化为前方车辆距离序列的XML格式文件。通过本发明中的技术方案，可以用单个车载摄像机实现对道路上前方车辆位置的检测和跟踪，有利于自动驾驶系统中的路面感知、自动避障和辅助决策。
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公开(公告)号：CN114820923A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210293201.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本申请公开了一种基于可微分投影的高精度多视角点云重建方法及装置，其中，方法包括：获取多张RGB图像；根据多张RGB图像中每张RGB图像的纹理信息和/或结构信息提取每张RGB图像的图像特征；基于每张RGB图像的图像特征生成同一物体的统一特征表达，并恢复对应物体原有的三维结构，得到粗点云的重建点云；对于重建点云和真实点云，使用可微分投影技术渲染多个不同视角下的重建点云投影与真实点云投影，以对输入的至少一张视图恢复满足预设条件的高精度多视角重建点云。由此，解决了相关技术中基于倒角距离的度量方式无法精确度量重建点云与真实点云之间的误差，导致无法满足高精度多视角的三维点云重建需求的问题。
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