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[发明专利]一种基于电力IED设备的蜜罐接口方法、系统、介质及设备-CN202310914600.8在审
发明人：赵谦;李千目;张五一;车洵;刘帆;陈竞飞;陈燕峰;刘雪梅 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站、新能源场站保护控制与网络通信技术领域的基于电力IED设备的蜜罐接口方法、系统、介质及设备，旨在解决现有技术中变电站、新能源场站内不具有蜜罐诱捕通信保护的问题。包括获取通信报文；判断是否符合网络风暴攻击判别条件；判断是否符合DDOS分布式拒绝服务攻击判别条件；判断是否符合变电站通信规约安全加固特征。本发明的专用性和交互性高，可在不增加设备投资条件下，利用现有IED设备实现了诱捕蜜罐的安全通信接口功能，经济性好，并提升了网络安全的主动防护水平，增加了攻击者的迷惑性和攻击复杂程度，不需要占用系统较大资源和带宽，处理效果好，便于部署和移植，且不与功能板卡产生关联交互，可减少产生影响的风险。
一种基于电力 ied 设备蜜罐接口方法系统介质

[发明专利]一种基于Q学习的网络安全剧本编排方法-CN202310686526.9有效
发明人：车洵;孙捷;金奎;梁昕 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Q学习的网络安全剧本编排方法，包括以下步骤：S1，通过时间消耗度、调用进程度、人工动作度和解决效果四个属性，对剧本库中已有响应的特性进行经验打分，建立面向安全剧本的图模型；S2，通过Q学习对已有响应的打分进行迭代更新，得到收敛的评估打分表；S3，安全编排与自动化平台通过安全剧本编排算法生产整体收益高的安全剧本，并调用接口或APP进行对应的安全维护动作；本方法具有降低安全维护成本和时间、满足动态环境的网络安全需求，以及实现安全运营系统的价值提升的特点。
一种基于学习网络安全剧本编排方法

[发明专利]一种融合GNN和ACGAN的入侵检测方法-CN202310454909.3有效
发明人：孙捷;车洵;胡牧;金奎;袁海磊;罗小康 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合GNN和ACGAN的入侵检测方法，包括以下步骤：S1，将GNN中E‑GraphSAGE嵌入ACGAN的判别器，构造挖掘网络流之间隐藏的图结构的入侵检测框架；S2，通过生成器和判别器的博弈对抗训练模型参数；S3，利用已训练好的生成器生成新的攻击流量，加入原数据集平衡训练数据集；S4，利用增广的数据重新训练ACGAN获得进一步优化的模型参数，提升判别器的检测精度；本方法具有增强检测未知攻击的能力、提高检测性能的特点。
一种融合 gnn acgan 入侵检测方法

[发明专利]一种基于文本生成网络安全应急响应知识图谱方法-CN202310316305.2在审
发明人：车洵;李千目;朱旻昊;陈竞飞;赵谦;刘帆;征煜 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本生成网络安全应急响应知识图谱方法。该方法包括以下步骤：首先，通过预训练的编码器解码器语言模型，生成文本节点以及节点特征；然后通过输入文本，以及可学习的节点查询，输出查询节点特征,然后通过LSTM生成节点文本；之后融合文本节点特征和查询节点特征获得最终节点特征；然后使用生成和分类两种方式生成并融合边；最后我们通过聚集损失函数和稀疏邻接矩阵来训练网络。利用此方法生成的网络安全知识图谱具有极高的适用性和准确性。
一种基于文本生成网络安全应急响应知识图谱方法

[发明专利]一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法-CN202310279321.9在审
发明人：车洵;李千目;朱旻昊;刘帆;陈竞飞;赵谦;李小超;征煜 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱和增量学习的网络安全事件检测方法，包括如下步骤：将网络安全事件知识图谱作为训练集，训练一个网络安全事件检测模型；通过增量学习的方法允许模型不断地学习新的知识，而且不需要重新训练整个模型；提出一种记忆缓存区存储先前网络安全知识图谱中的先验知识，从而避免模型对先前学习到的知识出现灾难性遗忘。本发明解决了传统的图神经网络在网络安全事件检测领域效率较低的问题并且通过增量学习的方式使模型能够针对不同类型的网络安全事件。
一种基于知识图谱增量学习网络安全事件检测方法

[发明专利]一种不可信网络环境下区块链辅助的协作式攻防博弈方法-CN202310040309.2有效
发明人：孙捷;车洵;金奎;梁小川;孙翰墨 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种不可信网络环境下区块链辅助的协作式攻防博弈方法，包括以下步骤：根据转发概率矩阵，基站将请求者的查询内容发送给对应的协作者；请求者利用零知识证明方法生成匿名凭证，用于证明是请求者发布的查询任务；协作者也返回带有匿名凭证的交易证明此次协作；根据对用户匿名凭证验证和PoCF的结果，请求者通过智能合约将奖励分配给协作者；本方法保证了转发过程的安全性。
一种不可信网络环境区块辅助协作攻防博弈方法

[发明专利]一种基于网络态势感知的实时流量检测方法-CN202310040052.0有效
发明人：车洵;孙捷;金奎;卫英俊 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络态势感知的实时流量检测方法，包括：对网络流量数据进行字符类型数字化和归一化处理；根据实际网络态势，算力调度模块判别网络负载情况，并据此分配算力；预处理的流量数据进入，在已分配算力的约束下进行二分类检测，判断出正常流量和异常流量；二分类检测出的异常流量进入，在已分配算力的约束下进行多分类检测，判断出异常流量的攻击类型；收集已正确判别的正常流量和异常流量，并使用GAN对异常流量进行数据增广，再使用混合的增广训练数据重新训练，获得更新的参数；重复步骤，持续地进行网络态势感知的实时入侵检测；本方案具有快速、高精度辨识出网络流量中的异常数据，对异常流量具有泛化识别能力的特点。
一种基于网络态势感知实时流量检测方法

[发明专利]基于最大熵soft强化学习的最优渗透路径生成方法-CN202310166866.9在审
发明人：孙捷;车洵;胡牧;金奎;王焱 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大熵soft强化学习的最优渗透路径生成方法，包括以下步骤：S1，将最优渗透路径抽象为马尔可夫决策过程，在此基础上，将强化学习应用于最优渗透路径生成时，智能体根据当前网络部署的状态信息和节点漏洞给出的环境反馈进行策略学习，用于完成最优渗透路径规划；S2，在连续动作空间中用近似推理进行最大熵策略学习；S3，智能体在探索策略学习的过程中，在环境因素变化的干扰下选取未来收益高的动作；本方法可以有效的评判每一条渗透路径的优劣程度，并基于最大熵模型的Soft Q‑learning方法，促使智能体快速地学习到最优策略，从而获得最优渗透路径。
基于最大 soft 强化学习最优渗透路径生成方法

[发明专利]一种基于BERT-CGAN的网络入侵检测方法-CN202211553706.1有效
发明人：车洵;孙捷;梁小川;孙翰墨 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BERT‑CGAN的网络入侵检测方法，包括以下步骤：数据预处理，将非文本的网络流量统计特征数据转化为文本格式的数据，用于适应大规模语言模型BERT；通过生成器对数据集进行增广，根据条件控制信息生成不同种类的网络攻击流量样本，用于对数据集进行增广；通过BERT增强分类器，利用BERT提取网络流量数据的特征并编码成高维的数值表示，分类网络模块对来BERT和生成器的网络流量高维特征表示进行分类；本方法可以对数据集进行增广，缓解数据不平衡问题并提升模型的泛化能力，有效的提升了网络入侵检测的准确率。
一种基于 bert cgan 网络入侵检测方法

[发明专利]基于知识图谱复合嵌入的网络安全事件溯源剧本生成方法-CN202211382679.6有效
发明人：车洵;孙捷;胡牧;程佳;孙瀚墨 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱复合嵌入的网络安全事件溯源剧本生成方法，包括以下步骤：S1：通过引入文本语料库对实体关系进行扩展，用于丰富实体关系，扩充知识图谱；S2：提取知识图谱中的公共特征，使用公共提取层提取出全部输入的公共特征；S3：提取知识图谱中的关系特征，对于不同的嵌入关系使用相应的关系提取层；S4：将公共特征和关系特征投影到嵌入空间，对知识图谱进行补全；S5：对步骤S4得到的知识图谱进行排序，通过对应模块获取POS令牌嵌入和语义上下文得分，词复制概率预测模块通过获取的POS令牌嵌入和语义上下文得分生成网络安全溯源剧本；本方法构建的网络安全事件溯源剧本具有极高的适用性与准确性。
基于知识图谱复合嵌入网络安全事件溯源剧本生成方法

[发明专利]基于少样本学习的网络安全协同处置的语义分析方法-CN202211272082.6有效
发明人：车洵;孙捷;金奎;胡牧;孙翰墨;程佳 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于少样本学习的网络安全协同处置的语义分析方法，包括步骤：将运营人员针对网络安全事件的应对过程作为语料库；将语料库划分为支持集和目标集，抽取支持文本和目标文本，进行文本嵌入和位置嵌入处理，得到由标记向量和位置向量拼接的词向量；将词向量输入多级注意力文本编码器，调整词向量的注意力权重；将支持文本中的词向量输入动态记忆模块，根据每次被送入动态记忆模块的词向量与语义向量的相似度动态调整语义向量；将支持文本和目标文本的词向量输入目标引入模块，找出目标文本中的关键词；找出操作集中和目标文本中的关键词对应的处理网络安全事件的操作，并向运营人员做出操作推荐。
基于样本学习网络安全协同处置语义分析方法

[发明专利]基于对比学习的网络安全应急响应知识图谱关系提取方法-CN202211009713.5有效
发明人：车洵;孙捷;胡牧;梁小川;刘志顺;金奎 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了基于对比学习的网络安全应急响应知识图谱关系提取方法，包括以下步骤：准备一个网络安全应急响应文本集合，其中包含若干个网络安全应急响应句子，每个句子分别包含两个实体和一个实体关系；对每个网络安全应急响应句子进行标记处理，然后将其输入连接编码器和解码器中，得到一个初步的预测关系向量；通过生成若干个负样本,生成对应的负样本关系向量；通过生成一个正样本,生成该正样本关系向量；在训练的过程中不断优化初步的预测关系向量，让其和负样本关系向量之间的距离变远，让其和正样本关系向量之间的距离变近，得到准确的预测关系向量，然后再将预测关系向量输入预训练好的关系分类器中得到所预测的关系。
基于对比学习网络安全应急响应知识图谱关系提取方法

[发明专利]一种基于知识图谱和域适应的安全托管服务方法-CN202211083553.9有效
发明人：孙捷;车洵;梁小川;胡牧;金奎;孙翰墨;程佳 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱和域适应的安全托管服务方法，包括步骤：将准备的网络应急响应知识图谱集合，输入至知识图谱冗余处理模块中，去除不同知识图谱中的冗余特征，提取高相关性的特征，处理后作为服务器端的源域；在服务器端使用源域对网络安全事件推理模型进行训练，将训练好的网络安全事件推理模型的参数广播至各个客户端；每个客户端将网络安全日志文件作为目标域，对于不同的客户端构建不同的源域‑目标域对，并训练客户端的网络安全事件推理模型；客户端的网络安全事件推理模型训练完成后，客户端将本地的网络安全事件推理模型中强化推理模块的参数上传至服务器端；本方法具有有效提高网络安全事件处理效率的特点。
一种基于知识图谱适应安全托管服务方法

[发明专利]基于知识图谱路径分析的安全运营剧本自动化编排方法-CN202210330693.5有效
发明人：车洵;孙捷;胡牧;金奎;孙翰墨 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱路径分析的安全运营剧本自动化编排方法，为了更好地使用已经构建好的网络安全知识图谱进行路径推理，本发明提出了一种路径记忆和推理的LSGAT模型，该模型基于强化学习模型，并使用长短期记忆网络和图注意机制，在传统的推理网络TransE的基础上增加了记忆模块，利用强化学习模型能更好地推理出实体与路径的深层语义特征；在网络安全事件发生时，通过对网络安全应急响应知识图谱路径分析快速推理出实体与关系，并生成对应的动作，构建准确有效的剧本，实现了快速高效的应急响应，当产生新的网络攻击时，系统会自动调用编排好的剧本对异常攻击进行防御。
基于知识图谱路径分析安全运营剧本自动化编排方法

[发明专利]一种基于小样本学习的孪生胶囊网络入侵检测方法-CN202210355242.7有效
发明人：孙捷;车洵;孙翰墨;胡牧;梁小川 -专利权人：南京众智维信息科技有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本学习的孪生胶囊网络入侵检测方法，包括步骤：在训练阶段，将充足的不同攻击类型样本和正常网络流量样本通过K均值聚类方法进行聚类；将聚类好的样本，通过无监督子类型抽样方法进行抽样；将抽样好的平衡数据集和从稀缺的攻击类型中收集的数据样本用作孪生胶囊网络的训练集，并进行训练；在测试阶段，将正常流量样本、已知攻击样本和未知攻击样本用作测试集；将训练集用作测试阶段的支持集，然后将已标记样本与测试样本作为输入进行相似性度量；取支持集中与测试样本相似度最高的样本类型作为测试样本的类型，输出其标签；本方案有效的解决了异常网络流量训练数据的稀缺性，并加强了对未知攻击的检测识别。
一种基于样本学习孪生胶囊网络入侵检测方法

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