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[发明专利]构建API关联置信度的抗老化高效恶意APP检测方法-CN202210536022.4在审
发明人：罗森林;张钊;郝靖伟;潘丽敏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种构建API关联置信度的抗老化高效恶意APP检测方法，属于网络空间安全技术领域。首先，该方法通过对APK文件内的API包名按层抽象，应对Android系统的不断升级对恶意软件分析带来的偏差；其次，通过计算API之间的关联置信度，提取软件的高层级行为语义；最后，通过对不同发布时段的APK分别构建分类器，选择代表性分类器学习API组合间的行为模式，完成对恶意软件的检测。当前恶意软件检测方法软件意图表征和抗老化能力弱，难以检测持续进化和变异的恶意软件。本发明建立高层级行为意图表征模式，提出恶意软件分类器抗老化策略，能够有效检测持续进化的恶意软件，具备较高的检测效率和抗老化性。
构建 api 关联置信老化高效恶意 app 检测方法

[发明专利]cache侧信道攻击的双源信息检测与局部重映射防御方法-CN202210528117.1在审
发明人：罗森林;鲁川;潘丽敏;郝靖伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及cache侧信道攻击的双源信息检测与局部重映射防御方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先为每个申请保护的进程分配一个大于0的标签；当存在受保护进程时，调用双源信息检测模块，分为性能特征检测和访问行为检测两个子模块，前者通过系统时序运行性能特征判断是否存在攻击，后者通过每个cache组内的访问行为检测是否存在攻击；当两个子模块同时检测到攻击时，对发生攻击的cache组进行局部重映射防御，将受保护进程的数据映射到未发生攻击的cache组。本发明相比于单源信息检测方法，构建双源信息检测模块挖掘实时攻击信息，提高了被攻击cache组的检测准确率，相比于全局重映射方法，仅对受保护进程及数据开展精准映射，有效提升系统运行效率。
cache 信道攻击信息检测局部映射防御方法

[发明专利]一种确保计算机网络安全隔离装置稳定的机构-CN202210690760.4在审
发明人： 郝靖伟;郝巾娜;张燕燕;郝劲博;郝玉亮;张国宏;段皓天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F1/18 文献下载
摘要：本发明涉及网络安全装置技术领域，且公开了一种确保计算机网络安全隔离装置稳定的机构，包括壳体，所述壳体的底端四角处均固定安装有底座，所述壳体的左右两侧内壁均贯穿固定安装有防尘网板，所述壳体的顶端活动安装有盖板，第一固定板带动第一挤压柱向下运动，第一挤压柱向安装腔内部运动通过第一固定块带动第一滑动块向下运动，第一滑动块向下运动时会通过第二销轴座带动第一连接杆向网络安装装置主体一侧运动，通过第二销轴座的相互配合使用，第一滑动块向下滑动时，使得第一连接杆与第二连接杆之间的夹角变小，并使得夹持板向网络安全装置主体一侧移动，对网络安全装置主体进行夹紧，确保网络安全装置主体的稳定。
一种确保计算机网络安全隔离装置稳定机构

[发明专利]模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法-CN202210534831.1在审
发明人：罗森林;沈宇辉;潘丽敏;郝靖伟;王逸洲 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先利用特征热力图表征现有测试用例所触发的模型状态；然后对模型状态聚类分析，选取能够触发新神经元状态的用例作为生成新测试用例的模板；之后利用特征热力图差分结果确定用例特征的高覆盖率变换方向，以此为指导对差分结果进行像素级或区域级变换，构建新测试用例；最后利用新用例进行缺陷检测并计算其覆盖率，保留有助于覆盖率提升的用例用于后续迭代。本发明针对现有方法缺乏高覆盖率变换方向指导，运行效率和生成的测试用例质量低的问题提供了一种解决方案，生成的测试用例能够有效提升测试全面性，触发模型潜在缺陷。
模型状态深度神经网络测试生成方法

[发明专利]数据流形拓扑感知的人工智能系统对抗样本防御方法-CN202210535745.2在审
发明人：罗森林;郝靖伟;张钊;陆永鑫;潘丽敏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种数据流形拓扑感知的人工智能系统对抗样本防御方法，属于人工智能安全技术领域。针对现有方法依赖已有少量对抗样本进行对抗训练或对目标分类器进行修改与再训练，缺乏对对抗样本生成机理的分析，存在无法及时应对新型对抗性攻击，泛化能力不足等问题，首先生成真实含噪目标数据集的数据流形，获取其拓扑信息；然后对生成模型进行拓扑感知训练，在定义的密度超水平集中调整隐向量分布使之与目标分布连通分量数保持一致，拟合生成模型与目标数据的分布；最后将错误分类的点投影到最近的流形上，反演受扰动的样本，纠正分类结果，实现强泛化能力和高稳健性的人工智能系统对抗样本防御效果。
数据流形拓扑感知人工智能系统对抗样本防御方法

[发明专利]用于主机入侵检测的系统调用序列数据增强方法-CN202210536796.7在审
发明人：罗森林;巩锟;潘丽敏;李橙;郝靖伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于主机入侵检测的系统调用序列数据增强方法，属于计算机与网络空间安全领域。本发明首先利用少数类样本构建系统调用序列对数据库；之后将序列数据转换成图结构数据，以更好地表征系统调用之间的关系；然后使用基于多头注意力机制的图转换网络和LSTM网络分别构建图编码器和序列解码器，学习系统调用序列行为语义中包含的时序依赖关系；最后，基于系统调用时序依赖关系循环生成少数类系统调用序列样本，以实现对少数类样本的数据增强。本发明能够弥补现有系统调用数据增强方法未充分挖掘利用序列信息，导致生成序列与原序列语义不一致的问题，生成反映样本序列关系的增强样本，有效提高主机入侵检测的检测准确率。
用于主机入侵检测系统调用序列数据增强方法

[发明专利]智能化场景下流量监测系统的测试样本生成方法-CN202110607268.1有效
发明人：潘丽敏;王若辉;罗森林;郝靖伟;陈传涛 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及智能化场景下流量监测系统的测试样本生成方法，属于计算机与信息科学技术领域。主要是为了解决现有的智能化场景下流量监测系统的测试样本生成方法存在未考虑神经元组合作用影响和生成条件严苛难以应用于实际测试的问题。本发明首先，构造一组种子测试集和三种变异模型，同时初始化组合覆盖列表；其次，对随机选择的一个种子测试，最大化原模型和变异模型结果置信度的差异性；接着，选择未达成组合覆盖条件的三元组，最小化使下层神经元发生状态转换的两个上层神经元的变动距离；最后，对以上两步进行联合优化，使用梯度上升算法求解，构造测试数据，并通过模型差异检测判断是否保留。重复执行如上步骤，直到种子数据集为空。
智能化场景流量监测系统测试样本生成方法

[发明专利]一种计算机网络安全检测系统及方法-CN202210432983.0在审
发明人： 郝靖伟;罗森林;潘丽敏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F21/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算机网络安全检测系统及方法，包括虚拟验证系统，所述虚拟验证系统与二次装载单元对接，所述虚拟验证系统用于提供待装载APP的临时安装空间，控制待装载APP授权后进行装载并运行APP，进行虚拟敏感信息模拟后，对APP获取的信息对应权限进行验证，本发明涉及网络安全检测技术领域。该计算机网络安全检测系统及方法，通过构建出APP的临时安装空间，对APP进行试运行，并通过模拟虚假敏感信息的方式提供数据源，再通过权限分类的方式进行敏感信息的权限验证，有效识别出APP的敏感信息获取程度，进行实现对APP的安全检测，有效保证计算机用户在安装不明来源APP时的网络安全，保障计算机用户使用APP时的安全性。
一种计算机网络安全检测系统方法

[发明专利]二进制程序灰盒模糊测试的用例自适应生成方法-CN202210039842.2在审
发明人：潘丽敏;刘力源;罗森林;郝靖伟;王若辉 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及二进制程序灰盒模糊测试的用例自适应生成方法，属于软件测试和漏洞挖掘领域。本发明提出一种新的用于衡量二进制编码序列差异的距离度量，用于计算已执行用例与每个候选种子的距离，旨在扩大不同长度编码序列之间的差异；同时，提出一种自适应用例执行效果的测试用例的生成方法和种子变异策略，若用例触发缺陷或新的程序执行路径，则选取与该用例距离最近的候选种子用例，并赋予该种子用例所用变异规则更高的权值，提高该规则后续被选取的可能性，否则选取距离最远的种子用例，采用原变异策略生成新用例。本发明提出一种解决软件模糊测试领域中测试用例的随机生成具有盲目性的方法，提高了用例生成的时间效率，能够发现更多软件缺陷。
二进制程序模糊测试自适应生成方法

[发明专利]一种基于PC终端行为的个体信息安全能力评价方法及系统-CN201810420755.5有效
发明人：杨鹏;黄元飞;王鹏翩;李燕伟;罗森林;潘丽敏;郝靖伟;胡雅娴 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京理工大学
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于PC终端行为的个体信息安全能力评价方法及系统，通过对个体计算机行为数据的客观评测，来确定个体信息安全能力，解决了现有评价方法单一、评价全面性不足的问题，不仅考虑到个体的主观意识，更着重考虑到更重要的客观行为对本体分析的重要性，能够更加真实的反映用户的信息安全能力。
一种基于 pc 终端行为个体信息安全能力评价方法系统

[发明专利]结合路径标签数据变异的模糊测试关键数据定位方法-CN201810235294.4有效
发明人：罗森林;郝靖伟;潘丽敏;焦龙龙;张笈 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：针对现有的二进制程序模糊测试中关键数据定位方法资源消耗大、误报率较高等问题，提出结合路径标签数据变异的模糊测试关键数据定位方法。该方法首先通过静态分析定位二进制程序中的危险操作；然后使用动态插桩跟踪程序的执行过程，获取危险操作的路径标签和参数；最后通过分析测试数据变异前后跟踪结果的异同从而定位关键数据。实验结果表明，该方法能够在较低的资源消耗下有效定位测试数据中的关键数据，误报率小于0.4％，同时查全率大于80％，精确率大于60％。该方法可以用于提高二进制程序模糊测试的漏洞挖掘能力，具有一定的实用价值。
结合路径标签数据变异模糊测试关键定位方法

[发明专利]个体网络安全意识分级量化评价方法-CN201810233382.0在审
发明人：罗森林;郝靖伟;李蕊;尚海;潘丽敏;杨鹏;李燕伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：针对当前网络安全意识定义模糊，缺少有效评估体系和方法的问题，本发明提出个体网络安全意识分级量化评价方法。该方法包括三个部分，主观意识评估、行为本体评估和评估决策。主观意识评估部分通过问卷调查获取个体信息，通过层次分析法对各信息安全认知、信息法律伦理、信息安全知识、信息安全能力4个维度打分，获取个体用户在这4个维度的得分。行为本体评估部分，扫描电脑和手机用户行为，计算与最优的用户行为直接的距离，通过随机森林算法判别用户行为安全等级。融合主观意识评估和行为本体评估，评估个体网络空间安全意识水平。实验结果表明，该方法能够结合机器学习方法实现个体网络安全意识分级量化，粒度从强到弱不小于4级，其分级准确率在95％以上。该方法可以用于提高个体网络安全意识分级量化模型的全面性和普适性，具有一定的实用价值。
网络安全分级评估信息安全量化评价用户行为维度主观量化网络空间安全层次分析法个体信息个体用户机器学习评估决策评估体系手机用户随机森林问卷调查意识水平普适性全面性准确率算法认知扫描模糊融合电脑安全法律

[发明专利]个体网络安全意识态势预测方法-CN201810233458.X在审
发明人：罗森林;李蕊;潘丽敏;尚海;郝靖伟;杨鹏;陈亮;陈禹 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及个体网络安全意识态势预测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对普通个体的网络安全意识数据进行预处理和属性选择，然后进行个体网络安全意识等级判定，利用朴素贝叶斯算法计算出个体各个等级初始概率、个体初始概率和单步转移矩阵，构建马尔可夫链，从而建立针对不同风险等级人群的网络安全意识态势变化概率预测系统。与现有技术相比，本发明在进一步提升个体网络安全意识态势变化概率预测准确率的同时，可以根据不同个体输入的数据选择对应风险等级的预测模型，预测多年内变化的概率，处理速度快，能够达到对个体未来安全意识变化态势进行预测、防患于未然的目的。
网络安全变化概率态势预测概率预测预处理信息科学技术马尔可夫链等级判定属性选择数据选择算法计算预测模型预测系统转移矩阵贝叶斯准确率单步构建计算机人群安全

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