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[发明专利]基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统-CN202211549075.6在审
发明人：刘盈泽;郭渊博;郝耀辉;方晨;李勇飞;陈庆礼 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统，利用深度强化学习缓解措施模型来将网络节点安全缓解措施部署转换为多目标优化问题，其中，深度强化学习缓解措施模型基于安全知识库运行并利用安全知识库建立由漏洞连接的攻击和防御之间的关系，依据行动空间、状态空间和奖励函数构建问题空间，并通过深度强化学习方法在问题空间中优化缓解部署。本发明能够综合考虑部署节点重要性权重、部署成本、漏洞修复及阻碍攻击有效性，在脆弱性、缓解措施和攻击技术之间建立桥梁，能够较好地维持缓解行动的决策，在控制大型组织的网络防御成本方面具有潜力。
基于深度强化学习网络节点安全措施缓解部署优化方法系统

[发明专利]量子密钥分发多步优势提取方法及装置-CN202211607789.8在审
发明人：李宏伟;郝辰鹏;刘杨;李毓擎;郑博谦;鲍皖苏;杨晓亮;李家骥;汪洋;江木生;史建红;周砚扬;周淳 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明公开一种量子密钥分发多步优势提取方法及装置，该方法包括：步骤1，选择优势提取参数b；步骤2，对优势提取参数b进行分解：b＝b1×b2×…×bk；步骤3，对比特序列依次进行k次长度分别为b1,b2,…,bk的单步优势提取并得到最终密钥比特；该装置包括：优势提取参数选择模块；优势提取参数分解模块；多步优势提取模块。本发明可以减少纠错前的比特序列的损耗，同时可以提升不同编码量子密钥分发系统的密钥率、传输距离和误码容忍度，从而提高实际量子密钥分发系统的鲁棒性。
量子密钥分发优势提取方法装置

[发明专利]基于对比增量学习的模型训练方法及恶意流量分类方法和系统-CN202211618623.6在审
发明人：郭渊博;王一丰;方晨;马佳利;李勇飞;刘盈泽;马博文 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明属于网络信息安全技术领域，特别涉及一种基于对比增量学习的模型训练方法及细粒度恶意流量分类方法和系统，将对比学习、增量学习与恶意流量识别相结合，通过变分自编码器的编码网络来获取潜空间特征，并结合对比学习和增量学习对已知、小样本、未知和新增恶意类进行高性能细粒度的分类识别，利用变分自编码器存储和重构原任务上的知识，并结合知识蒸馏机制实现在不采用原任务上的大量训练数据的情形下，实现快速学习识别新增类的恶意流量，满足网络系统中对不断涌现的各类已知和未知威胁的防御需求。本发明能够在保证检测效率的同时，可迅速实现对新威胁的识别，并可大幅降低训练成本和数据投毒攻击的风险，满足网络信息安全中高速、高精度的恶意流量分类识别应用。
基于对比增量学习模型训练方法恶意流量分类系统

[发明专利]基于智能演化博弈的网络攻防策略选取方法及系统-CN202211640495.5在审
发明人：谭晶磊;金辉;孙鹏宇;张森磊;李哲铭;张恒巍;刘小虎;张玉臣;王瑞祥 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于智能演化博弈的网络攻防策略选取方法及系统，通过分析网络场景脆弱性信息来获取攻防策略集，结合有限理性博弈情境构建网络攻防演化博弈决策模型，并依据模型来获取攻防双方不同策略组合的攻防收益；在攻防博弈过程中，依据双方未实施策略的收益及当前实施策略收益来设置遗憾值，利用策略权值和策略期望收益损失并基于遗憾最小化RM算法来构建攻防智能体各自实施策略的概率方程，联合攻防双方的概率方程构造攻防双方博弈过程决策选取的微分方程组；通过对微分方程组进行演化均衡求解来获取攻防双方最优策略。本发明将演化博弈与遗憾最小化算法相结合，提升攻防博弈过程中策略选取的正确性和实用性。
基于智能演化博弈网络攻防策略选取方法系统

[发明专利]一种基于测试用例自动化生成的协议模糊测试方法及装置-CN202211663267.X在审
发明人：魏强;武泽慧;王允超;徐威;燕宸毓;宗国笑 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于测试用例自动化生成的协议模糊测试方法及装置。该方法包括：步骤1：捕获协议正常通信时的网络流量并对其进行过滤；步骤2：使用多序列比对方法对齐报文序列；步骤3：确定协议的关键词，基于所述关键词对所有报文序列进行聚类分析以推断出协议格式以及协议状态机模型；步骤4：根据推断出的协议格式构建模板，根据所述模板自动化生成测试用例；步骤5：根据推断出的协议状态机模型，生成测试路径；步骤6：根据所述测试路径将测试用例发送至目标程序进行模糊测试，并监测目标程序的状态。
一种基于测试自动化生成协议模糊方法装置

[发明专利]复杂信道条件下GMSK信号接收解调方法及系统-CN202211105745.5在审
发明人：曹思钰;李天昀 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L27/22 文献下载
摘要：本发明属于通信信号处理技术领域，特别涉及一种复杂信道条件下GMSK信号接收解调方法及系统，首先，接收信道传输的调制信号，并对信号进行匹配滤波处理；然后，对匹配滤波处理后的信号进行参数估计和信号同步，并基于不同带宽周期BT值的GMSK信号眼图特征来判决复杂信道条件下GMSK信号解调信号，其中，眼图特征为：I/Q路中一路达到最佳抽样时刻时，另一路取值存在离散性分布，且离散性随BT值大小进行变动。本发明能够实现混叠有较强带内干扰的复杂信道条件下传输的GMSK信号的接收解调，便于复杂信道场景中的应用。
复杂信道条件下 gmsk 信号接收解调方法系统

[发明专利]基于重构映射一致的无监督密集匹配方法及系统-CN202111008712.4有效
发明人：金飞;王番;官恺;刘智;芮杰;刘潇;郭昊珺;汪建峰;缪毓喆;王淑香;林雨准;魏麟苏;高雪梅;李华 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;中国人民解放军61363部队
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明属于密集匹配技术领域，涉及一种基于重构映射一致的无监督密集匹配方法及系统，构建密集匹配网络，利用无监督损失函数作为目标约束函数来学习输入图像到视差图的映射，其中，无监督损失函数包含重构映射一致性损失函数、平滑损失函数及左右一致性损失函数；收集场景样本数据，并将场景样本数据划分为训练样本和测试样本；利用训练样本对密集匹配网络进行预训练，并利用测试样本对预训练后的网络进行测试优化；利用测试优化后的密集匹配网络进行目标场景数据的密集匹配。本发明利用重构映射一致损失并结合平滑和左右一致损失作为无监督目标约束函数，提升网络模型训练收敛速度及精度，使用于密集匹配网络更加稳定，保证密集匹配效果和质量。
基于映射一致监督密集匹配方法系统

[发明专利]基于网络流量频域指纹的Tor用户访问网站识别方法及系统-CN202210056538.9有效
发明人：罗向阳;孙玉宸;王菡;马照瑞;李玲玲;刘粉林 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于匿名通信系统Tor技术领域，特别涉及一种基于网络流量频域指纹的Tor用户访问网站识别方法及系统，该方法提取访问流量中时域信元序列的方向和长度特征，将其组合形成信元特征序列，将信元特征序列进行离散小波变换并获取信元频域特征序列的低频部分，去除掉包含噪声的高频部分，这种将离散小波变换作为频域处理方法可以有效减少用户在访问网站过程中出现的噪声对指纹识别产生的影响；通过使用CNN、FC和Self‑Attention相结合的深度学习分类模型，能够发现频域特征序列之间的内在联系，高效完成对访问流量的识别分类，并且在模型中使用多种正则化技术来防止模型训练过程中出现过拟合问题。本发明能够在一定程度上提升网站指纹识别准确率。
基于网络流量指纹 tor 用户访问网站识别方法系统

[发明专利]基于周期函数的机器翻译输出修正方法及系统-CN202011550194.4有效
发明人：李真;闫红刚;谢超杰;李静涛;何振华;屈丹;储相瑞 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;郑州信大先进技术研究院
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F40/237 文献下载
摘要：本发明属于人工智能翻译技术领域，涉及一种基于周期函数的机器翻译输出修正方法及系统，方法包含：获取源语言和目标语言两者对应的平行语料，对词汇进行编码得到字典表和对应的索引值；对源语言语句和位置信息进行编码，通过编码器神经网络获取信息编码，并利用周期函数对信息编码特征进行提取，获取编码器神经网络最终输出；对目标语言语句和位置信息进行编码，将编码结果和编码器神经网络最终输出作为解码器神经网络输入，利用周期函数对解码器神经网络输出特征进行提取来获取解码器神经网络最终输出；将解码器神经网络最终输出经过特征映射获取字典表中索引编号，最终输出为索引编号对应词汇。本发明能够有效提升机器翻译质量和用户体验度。
基于周期函数机器翻译输出修正方法系统

[发明专利]基于全局注意力CNN的腰椎间盘突出智能分级方法及系统-CN202310202774.1在审
发明人：海金金;陈健;闫镔;乔凯;王争艳;李英;宋宝杰;苏志海;吕海 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于全局注意力CNN的腰椎间盘突出智能分级方法及系统。该方法包括：步骤1：对待测腰椎图像进行定位以得到有效腰椎区域，然后截取得到有效腰椎区域图像；步骤2：对ResNeXt101网络进行改进以构建得到腰椎间盘突出智能分级网络；步骤3：训练所述腰椎间盘突出智能分级网络，得到腰椎间盘突出智能分级网络模型；步骤4：将所述有效腰椎区域图像输入至训练好的腰椎间盘突出智能分级网络模型，得到腰椎间盘突出的等级信息。
基于全局注意力 cnn 腰椎突出智能分级方法系统

[发明专利]基于任务的多项式损失提升多语言元学习语音识别方法-CN202211655769.8在审
发明人：屈丹;陈雅淇;杨绪魁;张昊;牛铜;陈琦 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;郑州信大先进技术研究院
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于任务的多项式损失提升多语言元学习语音识别方法。该方法包括：步骤1：初始化语音识别模型，输入原始语音特征序列；步骤2：从多语言数据集中抽取任务Ti，将Ti分为支持集和查询集；步骤3：计算Ti的ASR损失，使用梯度下降得到在支持集上更新后的参数θi；步骤4：使用在支持集上更新后的参数θi在查询集上计算查询损失步骤5：根据Ti的计算得到Ti的多项式损失；步骤6：重复N次步骤2至步骤5，计算得到N个任务对应的多项式损失；步骤7：基于所有任务对应的多项式损失来更新语音识别模型参数θ；步骤8：重复步骤2至步骤7，直至更新后的语音识别模型fθ满足给定要求。
基于任务多项式损失提升语言学习语音识别方法

[发明专利]面向超级计算的量子搜索模拟方法及系统-CN202310114897.X在审
发明人：赵晨言;刘晓楠;谢浩山;刘正煜 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N10/80 文献下载
摘要：本发明涉及量子搜索模拟技术领域，特别涉及一种面向超级计算的量子搜索模拟方法及系统，通过构建量子搜索模拟异构执行环境，所述异构执行环境由通用处理器CPU主机端和协处理器DCU设备端组成，且通用处理器CPU通过通信总线与协处理器DCU数据交互；在异构执行环境中，依据输入的量子比特数和待搜索目标项确定当前计算任务规模，依据搜索算法线路图在通用处理器CPU上创建量子寄存器，在协处理器DCU上创建用于存储概率幅数据的内存空间，并初始化制备等权叠加态，模拟量子搜索算法G迭代过程，通过G迭代来获取目标项概率幅。本发明将存在密集计算的量子门操作移植到DCU加速器上执行，实现量子搜索算法在超算平台的异构版本运行，可扩展性强，提升量子搜索模拟平台计算性能。
面向超级计算量子搜索模拟方法系统

[发明专利]一种适用于仿真分布式对象状态同步的方法及装置-CN202211586642.5在审
发明人：陈令羽;李科;孙勇;苏明占;徐铮;蒲泓亦 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供一种适用于仿真分布式对象状态同步的方法及装置。该方法包括：步骤1：定义分布式对象以及各个分布式对象的属性；步骤2：采用基于Actor并发模型的数据读写方式对各分布式对象的属性执行读写操作；步骤3：对各分布式对象的属性进行脏检测以生成各分布式对象的差异化数据；步骤4：遍历同一同步周期内的所有差异化数据以合并针对同一分布式对象的相同属性写操作数据；步骤5：采用公布订阅模式对各分布式对象的差异化数据进行同步。
一种适用于仿真分布式对象状态同步方法装置

[发明专利]一种VLF/LF信号分布式智能检测方法及系统-CN202211590614.0在审
发明人：沈智翔;胡赟鹏;齐赛;刘广怡;姚祥文;陈怀;王雪斌;柴梦娟 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L41/142 文献下载
摘要：本发明涉及VLF/LF通信技术领域，公开一种VLF/LF信号分布式智能检测方法及系统，该方法包括：对神经网络进行预训练；对网络进行部署；包括：基于多个分布式小型化天线及前端联合接收多路VLF/LF信号并进行数字化采集；通过预训练的神经网络对分布式接收与采集的VLF/LF信号进行处理，得到信号检测结果；该系统包括：神经网络预训练模块，网络部署模块；网络部署模块包括分布式接收与采集子模块，输出信号检测子模块。本发明可更好的利用VLF/LF信号传播特性和接收环境的潜在规律，提升VLF/LF信号检测性能。
一种 vlf lf 信号分布式智能检测方法系统

[发明专利]基于投影迹线的锥束CL系统几何参数敏感度分析方法及装置-CN202211539716.X在审
发明人：孙艳敏;韩玉;谭思宇;席晓琦;李磊;闫镔;朱林林;杨双站 -专利权人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-12-03 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明公开一种基于投影迹线的锥束CL系统几何参数敏感度分析方法及装置，该方法包括：根据CL系统几何参数偏差与投影位置的关系，得出双向投影迹线；基于双向投影迹线得到CL系统几何参数的偏差最小单元；以偏差最小单元为评价指标分析各参数偏差敏感度。本发明基于该方法仿真分析了CL系统全部七个参数对投影迹线的影响，得到各几何参数偏差最小单元，并分析了旋转轴倾斜角度以及放大倍数对各参数偏差最小单元的影响。通过本发明的分析，可充分了解CL系统中各几何参数所需的校正精度，对于后续进一步研究、设计适用于CL系统的自校正算法具有重要的指导意义。
基于投影 cl 系统几何参数敏感度分析方法装置