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[发明专利]一种网络实体行为关联构建方法及系统-CN202110671288.5有效
发明人：韩志辉;贺铮;王宏宇;严寒冰;丁丽;李志辉;吕志泉;郭晶;贾子骁;肖崇蕙;虞宇琪;张腾;谭兴邦;亓子森 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开一种网络实体行为关联构建方法及系统，属于网络安全领域，聚焦网空威胁框架下的实体行为关联，采用实时计算结合离线计算方式，通过整合流量日志、多源威胁情报、碎片化告警日志，实现实体关系抽取，针对网络空间中域名、邮箱、IP、证书、样本、URL等常用实体行为借助网空威胁框架进行网空威胁技战术映射，利用分布式图数据融合技术实现网络实体行为关联构建，能够充分利用威胁情报和漏洞知识数据，全方位地感知网络空间威胁。
一种网络实体行为关联构建方法系统

[发明专利]一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统-CN202210879263.9在审
发明人：吴广君;艾正阳;亓子森;王勇 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统。本方法为：1)服务器选取多个客户端，并将所选推荐模型发送至每一客户端；2)各客户端将本地数据划分为支持集和查询集；3)各客户端基于本地支持集训练并更新收到的推荐模型；4)各客户端将更新后的推荐模型在查询集上验证并计算模型梯度；5)服务器收集各客户端计算的梯度，基于平均梯度更新推荐模型并将其发送给各客户端进行下一轮次的训练；6)重复步骤3)～5)直到设定条件，各客户端得到一公共的推荐模型；7)每一客户端利用本地数据训练该公共的推荐模型，得到各自的个性化推荐模型；8)客户端m将目标应用场景中的交互数据输入个性化推荐模型，获取个性化推荐结果。
一种基于模型关元学习联邦推荐方法系统

[发明专利]一种基于TTPs和多维特征的组织归因方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210730116.5在审
发明人：韩志辉;高川;贾世林;严寒冰;吕志泉;徐剑;严定宇;刘玲;张榜;王宏宇;亓子森 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明是有关于一种基于TTPs和多维特征的组织归因方法、装置、电子设备及存储介质，包括，提取若干已知恶意代码的多维特征向量，生成数据集；构建模型，使用所述数据集对模型进行训练；将未知恶意代码输入至训练好的模型中，获取所述未知恶意代码的所属组织信息。相对于传统人工分析比对的方式，在处理大量恶意代码样本时，效率更高，速度更快。
一种基于 ttps 多维特征组织归因方法装置电子设备存储介质