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[发明专利]一种面向软件更新的软件测试方法和装置-CN202110480937.3在审
发明人：范萌;王文智;于爱民;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向软件更新的软件测试方法和装置。该方法通过使用基于目标的搜索策略来生成测试输入，以覆盖补丁的更改行和相关函数；该方法将软件补丁作为测试的潜在目标，通过在concolic执行中结合静态分析的优势以提高搜索潜在目标的效率，同时可以在测试过程中排除不感兴趣的代码部分，更加专注于与潜在目标最相关的那些路径。该方法不会探索候选列表中的所有分支，而是根据未测试的状态与目标之间的距离选择分支，将补丁的探索与补丁所在函数的探索结合起来，动态的调整搜索目标以对补丁所在的函数进行更全面的测试。本发明在减少探索路径的数量以及到达补丁相关代码的时间成本方面带来了重大改进。
一种面向软件更新测试方法装置

[发明专利]一种基于多视角motif融合的网络表示系统及方法-CN201911247335.2有效
发明人： 于爱民;许静静;蔡利君;马建刚;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多视角motif融合的网络表示系统及方法，包括：生成网络模块、motif的挖掘和选择模块、图级嵌入模块和节点级嵌入模块；本发明实现更加准确的图级嵌入和节点级嵌入，最终通过更好的网络表示高质量的完成网络分析任务。
一种基于视角 motif 融合网络表示系统方法

[发明专利]一种基于图表示学习的内网横向移动检测系统及方法-CN201911233202.X有效
发明人： 于爱民;赵素雅;魏仁政;蔡利君;马建刚;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图表示学习的内网横向移动检测系统及方法，包括图处理单元和异常检测单元；图处理单元将结构化的日志数据转换为多种图结构，使用图表示学习的手段将图中的节点转化为低维向量；另一方面，在正常的连通图中搜索正常的横向移动路径以及注入生成异常的横向移动路径，并提取多种路径相似性特征进行后续的分类任务；异常检测单元，基于历史的横向移动路径数据训练出正常的行为模型，对后续实时的横向移动路径进行分类任务，输出可疑的路径并通知管理员。本发明能有效的检测内网中存在的异常横向移动。
一种基于图表学习横向移动检测系统方法

[发明专利]一种程序耦合性能的验证方法-CN202110103047.0在审
发明人：杨庆明;于爱民;孙涛;徐钊 -专利权人：中国核电工程有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种程序耦合性能的验证方法，包括：对相互耦合程序的数据交互机制进行识别；确定一定数量的交互数据，按照程序间的交互机制，审查每个数据在交互过程中的大小和类型，验证交互的准确性；分别在两个耦合程序中对同一个交互的变量进行积分，对比相同时间下积分的结果是否一致，验证交互的同步性；使用接口程序进行大量数据和长时间数据交互计算，测试接口程序的鲁棒性；选取代表性参数，分别对比耦合前后程序计算结果，评价耦合性能。本发明给出了程序耦合性能评价的规范流程，提高了耦合程序的可用性，在实际工程项目和科研中具有良好的适用性。
一种程序耦合性能验证方法

[发明专利]基于文件访问记录时空分析的伪装者检测方法及系统-CN201810533871.8有效
发明人： 于爱民;王佳荣;蔡利君;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明提出一种基于文件访问记录时空分析的伪装者检测方法及系统，本方法步骤包括：通过用户主机收集用户的文件访问记录；基于文件访问记录得到一文件访问子活动，基于文件访问子活动映射得到文件访问网络，根据两顶点中的文件路径之间的关系计算文件访问网络的边权重，对文件访问网络进行聚类得到用户活动类，进而得到关于文件路径和用户活动类的紧密度；将文件操作类型和文件操作方向结合为文件操作，按照时间顺序得到文件操作序列，将文件操作序列的测试序列和特征子序列的相似度的平均值作为测试序列的发生概率；基于所述紧密度和发生概率得到异常评分，将异常评分高于一阈值的文件访问子活动判定为伪装者。
基于文件访问记录时空分析伪装者检测方法系统

[发明专利]基于系统调用序列的主机入侵检测方法及装置-CN202011484244.3在审
发明人：蔡利君;王丹丹;马建刚;赵力欣;于爱民;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于系统调用序列的主机入侵检测方法及装置，包括：对各系统调用序列进行深度嵌入，构建各系统调用的词嵌入向量；基于n‑gram算法将各系统调用序列切分成短序列的输入输出样本对；基于各系统调用的词嵌入向量确定的词向量矩阵和短序列的输入输出样本对，确定各系统调用之间的依赖关系；基于各系统调用之间的依赖关系确定各短序列的概率值；将各短序列的概率值确定的共现概率作为异常因子，采用阈值判断法确定各系统调用序列的检测结果；所述检测结果包括正常或异常。本实施例考虑到系统调用的全局特征，把系统调用序列看作是系统与进程之间交互的语言，对系统调用进行处理，具有很好是泛化性能，降低入侵检测误报率。
基于系统调用序列主机入侵检测方法装置

[发明专利]一种基于异质时序事件嵌入学习的内部威胁检测系统及方法-CN201911021135.5有效
发明人： 于爱民;王佳荣;蔡利君;孟丹;马建刚 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于异质时序事件嵌入学习的内部威胁检测系统及方法，包括用户异质时序事件采集模块、数据预处理模块、异质时序事件嵌入学习模块、用户异质时序事件序列异常评估和内部威胁输出模块；通过对组织或者企业内用户异质时序事件的收集、数据的过滤和去噪、异质时序事件包含的实体的嵌入、异质时序事件序列概率估计和内部威胁输出4个过程实现。该方法通过综合分析用户主机登录事件、文件访问事件、邮件通信事件、web浏览事件和移动设备连接事件5种异质时序事件的多个实体，全面的刻画了用户行为，提高了该系统检测的准确率，降低了系统检测的误报率；此外，该系统通过实体的嵌入向量和上下文向量的交互计算异质时序事件序列的概率，使检测过程不依赖于领域专家的先验知识，提高了系统的智能性。
一种基于时序事件嵌入学习内部威胁检测系统方法

[发明专利]一种基于被动测量的设备识别方法-CN201911299344.6有效
发明人： 于爱民;张浩;蔡利君;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于被动测量的设备识别方法，包括如下步骤：步骤1：不同设备之间通信产生的流量数据转化成图结构，将设备作为节点，刻画每个节点在图中的重要程度，以此进行聚类分析，找出服务器设备；步骤2：针对上述服务器设备，分别得到与其通联的终端列表，并使用明确数字刻画终端与服务器通联的流量级别，以此进行聚类分析，分离同属于终端的主机和网络地址转换设备，即NAT设备；步骤3：对已经确定的NAT设备运行验证分析方法，判断其后面是否存在服务器。本发明构建了被动测量引导下的网络测绘模型，以提高测量实效、降低测量复杂度和被测网络负载。
一种基于被动测量设备识别方法

[发明专利]一种基于异构信息网络嵌入算法的用户识别系统及方法-CN201911246787.9有效
发明人： 于爱民;李梦;蔡利君;马建刚;孟丹;于海波 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于异构信息网络嵌入算法的用户识别系统及方法，包括：数据处理模块、联合嵌入模块、评估分析模块；本发明基于行为分析的思路，利用多源异构的用户行为数据构建正常行为模型，当新时间周期的行为数据到来后，通过对比当前行为与正常行为模型的相似性执行用户识别，针对识别错误的情况，本发明还将基于点积相似性运算给出可疑行为排序。本发明可应用于企业内网中检测潜在的内部威胁，结合两种异构信息网络嵌入算法可以得到更加全面精确的行为模型，用户识别准确率得以提升10％左右，此外，本发明还将提供事件级别的溯源线索，可供安全监测人员进一步分析。
一种基于信息网络嵌入算法用户识别系统方法

[发明专利]一种用于防护型车辆的车身组合焊接系统-CN202011598801.4在审
发明人：李东栓;武飞;于爱民;王作东;周福荣 -专利权人：大连四达高技术发展有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： B23K37/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于防护型车辆的车身组合焊接系统，包括车身组焊工装，所述车身组焊工装包括底板支撑，所述底板支撑的左右两侧均设置有侧围组焊工装；每组所述侧围组焊工装均对应设置有侧围上件工装；所述底板支撑的前侧设置有前围板上件工装；所述底板支撑的后侧设置有后围板上件工装；所述底板支撑上方设置有顶盖吊装夹具。本发明的特点是：自动化程度高，将各个可移动的工装夹具组合在一起，保证位置的准确性，定位精度高，生产效率高。
一种用于防护车辆车身组合焊接系统

[发明专利]网络流量识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202011324405.2在审
发明人：蔡利君;刘玮琦;马建刚;赵力欣;于爱民;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种网络流量识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：将待识别的网络数据包序列进行预处理，得到若干条数据流；将每一条数据流输入至网络流量识别模型，得到网络流量识别模型输出的每一条数据流的流量识别结果；其中，网络流量识别模型是基于样本数据流及其样本流量类型训练得到的；网络流量识别模型用于提取每一条数据流的时空特征，并基于时空特征对每一条数据流进行流量识别；其中时空特征可以通过卷积神经网络和循环神经网络提取得到，或通过卷积神经网络和时序卷积网络提取得到。本发明提供的网络流量识别方法、装置、电子设备和存储介质，充分利用了数据包之间的时序关系以及空间特征，提高了流量识别的准确性。
网络流量识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]灵活定义的处理器异常访问实时监测方法及电子装置-CN202011183673.7在审
发明人：侯锐;孟丹;朱轶凡;贾晓启;于爱民;史岗 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明提供一种灵活定义的处理器异常访问实时监测方法及电子装置，包括：将设定敏感地址写入敏感地址域；当一应用程序启动后，获取该应用程序的敏感地址，并将该应用程序的进程号及敏感地址写入敏感地址域；若任一应用程序运行中生成的地址与敏感地址域中的敏感地址匹配成功，则将包含地址信息的内存监控请求发送至控制端；该控制端根据内存监控请求中的地址信息，开启相应的内存监控。本发明独立于计算核且可灵活配置，能够不受计算核影响自由且合理地配置于其指令流水线中的流水级，实时地将异常访存行为进行内存监控，从而在保证处理器安全性的同时提高处理器内存监控的效率，减少其性能开销。
灵活定义处理器异常访问实时监测方法电子装置

[发明专利]一种基于认证图嵌入的异常登录行为检测方法及系统-CN201911263694.7有效
发明人： 于爱民;魏仁政;蔡利君;马建刚;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于认证图嵌入的异常登录行为检测方法及系统，在训练阶段，认证图生成模块将内网网络中的认证事件表示为认证图的形式，利用认证图嵌入模块得到图中节点的低维向量表示；基于所得的认证图向量表示，用户正常登陆行为画像生成模块生成用户的登陆行为画像，使用该画像训练模型作为异常检测器；在检测阶段，按照与训练阶段相同的方法生成认证图，然后利用训练阶段所得的认证图节点低维向量表示生成测试阶段的用户登陆行为画像，最后将偏离模型的用户登陆行为标记为异常并产生告警。
一种基于认证嵌入异常登录行为检测方法系统

[发明专利]一种面向容器平台的可信软件授权验证系统及方法-CN201910293687.5有效
发明人： 于爱民;郭云龙;赵力欣;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F21/53 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向容器平台的可信软件授权验证系统及方法，包括：构建公钥基础设施模块、构建容器镜像身份模块、构建签名列表模块、验证容器镜像模块、加载签名列表和用户证书模块、验证容器程序模块；本发明能够方便地对容器镜像和容器中运行的软件进行授权，并在合适的时机验证容器镜像和容器中的程序，最终保证容器平台上运行的容器镜像都是可信的，同时容器中运行的软件也都是可信的，从而提高容器平台的安全性。
一种面向容器平台可信软件授权验证系统方法

[发明专利]一种基于深度嵌入的未知恶意流量主动检测系统及方法-CN201911040786.9有效
发明人： 于爱民;赵力欣;蔡利君;马建刚;孟丹;徐震 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：一种基于深度嵌入的未知恶意流量主动检测系统及方法，包括：预处理模块、深度嵌入模块、最优边界搜索模块和检测模块；预处理模块将长度不一的各个应用中的网络流表示为固定大小的流矩阵；深度嵌入模块：在训练阶段，以预处理模块输出的流矩阵作为输入，通过训练孪生卷积神经网络学习一种非线性映射，使得在非线性映射后的嵌入空间下，同一个应用产生的网络流分布更加紧凑，不同应用产生的网络流分布更加离散；在测试阶段，使用训练好的卷积神经网络将待识别的流矩阵映射到嵌入空间下；最优边界搜索模块：在嵌入空间下，为各个已知类别应用的网络流寻找最优分类超平面，最后构建分类器；检测模块基于最优边界搜索模块得到的分类器，判断待识别的网络流是否来自未知的恶意应用。
一种基于深度嵌入未知恶意流量主动检测系统方法