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[发明专利]一种可多场景应用的测温电子设备-CN202310960721.6在审
发明人： 吕明琪;王琦晖;施海斌;姜杰凤 -专利权人：浙江爱纽斯医疗科技有限公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01J5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种可多场景应用的测温电子设备，涉及体温检测领域，包括：门框；所述门框顶部安装有红外测温仪，且门框底部安装有底座，底座呈槽状；所述底座顶部内安装有踩踏板，且底座底部内呈对称排列状安装有八个活动受力件，踩踏板底侧呈对称排列状连接有八个活动连杆，活动连杆与活动受力件相连；所述底座内部通过螺栓固定连接有控制插座。本发明当控制开关频繁踩踏受损失效后，将受力盖板转动开启，反向移动限位推板，即可将控制开关与控制插座分离，对受损的控制开关进行更换，保障设备使用效果，使控制开关更换更加简便。解决了现有的测温电子设备在使用时，用于控制的开关通常采用螺栓进行连接固定，后期拆装更换难度较大的问题。
一种场景应用测温电子设备

[发明专利]一种基于API序列原型的可解释恶意软件检测方法-CN202310931716.2在审
发明人： 吕明琪;何功勋;朱添田;陈铁明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及恶意软件检测领域，具体涉及一种基于API序列原型的可解释恶意软件检测方法。采集软件样本训练集中每个软件运行过程中的API序列，从API序列集中挖掘出API序列模式集；对API序列模式集进行聚类，得到API序列模式聚类，并将每个API序列模式聚类的中心作为API序列模式聚类的API序列原型；利用API序列原型将API序列集中的每个API序列转换成原型序列，训练得到恶意软件分类模型；取注意力权重最高的若干个API序列原型为解释判断为恶意软件的原因。本发明通过序列挖掘算法和聚类算法挖掘出API序列原型，将其输入到LSTM‑注意力网络模型中，能获得较高的分类准确率，并能对分类结果进行解释。
一种基于 api 序列原型可解释恶意软件检测方法

[发明专利]一种基于原子操作和超图的系统内核日志压缩存储方法-CN202310836223.0在审
发明人：陈铁明;宋琪杰;朱添田;吕明琪;仇学博;顾国民;陈波 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于原子操作和超图的系统内核日志压缩存储方法，包括采集系统内核日志并转化为第一起源图；针对ATTCK模型中的TTP，构建不同技术的攻击脚本；采集攻击脚本运行产生的日志数据，并对日志数据进行原子操作行为表征，根据表征得到的不同原子操作行为图构建原子操作行为图库；根据所构建的原子操作行为图库对第一起源图进行匹配，匹配解析出第一起源图中包含的原子操作行为，聚合第一起源图中具有同类别的原子操作行为的三元组；将第一起源图转化为超图，并且设置超图中的超边为相同类别聚合成的三元组对应的原子操作行为的类别，完成系统内核日志的压缩存储。本发明实现了不损失语义的内核日志高效压缩存储。
一种基于原子操作超图系统内核日志压缩存储方法

[发明专利]一种基于信息抽取的网络安全法案件智能研判方法-CN201910354275.8有效
发明人： 吕明琪;朱康钧;黄超;张浩;陈铁明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：一种基于信息抽取的网络安全法案件智能研判方法，包括如下步骤：(1)知识图谱构建：从事件概念、事件实体、法律条文三个方面构建网络安全法知识图谱；(2)案件信息抽取：从网络安全法案件文本中抽取违法事件、违法主体、违法客体等事件实体，并在网络安全法知识图谱中进行事件概念链接；(3)法律条文检索：综合基于知识图谱的结构化检索和基于语义匹配的非结构化检索，得到可用于对网络安全法案件进行研判的法律条文。本发明基于信息抽取对网络安全法案件进行理解，使得方法可更精确的获得案件的结构化信息，采用知识图谱对网络安全法的相关知识进行表示，使得方法可更准确的对案件做出研判。
一种基于信息抽取网络安全法案件智能研判方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的恶意流量规避检测方法-CN202310852424.X在审
发明人： 吕明琪;陈浩然;陈铁明;朱添田 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于网络安全和生成对抗技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的恶意流量规避检测方法，包括如下步骤：抓取网络流量数据，抽取网络流量特征，对数据进行预处理，提取功能性特征；构建包括有生成器、判别器和黑盒入侵检测系统的基于GAN的入侵检测模型，定义模型并随机初始化模型参数，对初始化后的模型进行对抗生成训练；根据分类结果重复训练基于GAN的入侵检测模型，采用训练好的基于GAN的入侵检测模型生成对抗样本，降低恶意流量检测率；用训练好的黑盒入侵检测系统检测待检测网络流量。该方法的优势在于：通过对不同攻击类型的对抗样本单独扰动降低了黑盒入侵检测系统的检测率，对不同攻击类型的对抗样本的扰动更加有效。
一种基于生成对抗网络恶意流量规避检测方法

[发明专利]一种基于知识图谱的容器镜像仓库风险预测方法-CN202310594277.0在审
发明人：陈铁明;孔浩彬;朱志凌;江颉;钟云锦;宋琪杰;朱添田;吕明琪;顾国民;刘承威 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的容器镜像仓库风险预测方法，包括：构建基础的容器镜像知识图谱；补充软件知识及漏洞知识，完成最终的容器镜像知识图谱构建；基于容器镜像知识图谱的镜像层、软件层和漏洞层，量化镜像范围得到待预测的容器镜像仓库中镜像对应的漏洞集，量化漏洞范围得到待预测的容器镜像仓库中受特定漏洞影响的镜像集；根据漏洞集、镜像集以及镜像下载量，输出待预测的容器镜像仓库的风险预测结果。本发明有助于提高容器镜像仓库的总体安全防护水平，有效降低容器技术在实践中的安全风险。
一种基于知识图谱容器仓库风险预测方法

[发明专利]一种基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法-CN202310333802.3在审
发明人：陈铁明;王伟强;朱添田;吕明琪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，包括：捕获流量数据并进行预处理；提取流量数据中的有效数据；将有效数据输入至CNN模型中得到输出矩阵output11；将有效数据输入至LSTM模型中得到输出矩阵output12；根据输出矩阵output11和输出矩阵output12得到输出矩阵output1；提取流量数据的特征参数形成流量通信行为序列；基于动态偏置对流量通信行为序列进行划分，得到若干子序列；根据特征参数，构建每一子序列对应的通信行为图；将通信行为图输入GCN模型，得到输出矩阵output2；融合输出矩阵output1和输出矩阵output2进行分类，得到网络检测结果。本发明具有较高的检测能力。
一种基于多模态融合联网僵尸网络检测方法

[发明专利]基于模板表示的容器镜像配置文件自动化生成方法及装置-CN202310615652.5在审
发明人：陈铁明;钟云锦;朱志凌;王婷;孔浩彬;宋琪杰;吕明琪;朱添田;季白杨;顾国民;刘承威 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模板表示的容器镜像配置文件自动化生成方法及装置，方法包括：构建知识图谱，训练模型；根据用户需求生成容器镜像配置文件；对生成的容器镜像配置文件进行检测与修复，输出检测与修复后的容器镜像配置文件，完成自动化生成步骤。本发明完成容器镜像配置文件的自动化生成，并且提高生成容器镜像配置文件的成功率。
基于模板表示容器配置文件自动化生成方法装置

[发明专利]一种基于跨主机异常行为识别的复杂网络攻击检测方法-CN202310423444.5有效
发明人： 吕明琪;刘海文;谢海江;朱添田;陈铁明;路晓明;姚一杨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨主机异常行为识别的复杂网络攻击检测方法，包括如下步骤：1)首先采集主机内核日志数据构建主机内关联图，然后采用图卷积网络抽取特征，最后采用自动编码机检测主机内关联图中的异常节点；2)首先采用网络流量日志数据构建主机间交互图，然后基于主机间交互图序列训练预测模型，最后根据预测差异检测主机间交互图中的异常边；3)首先根据主机内和主机间异常检测结果构建跨主机异常关联图，然后采用PageRank算法对异常分数进行传播，最后基于异常分数确认受攻击主机。本发明通过跨主机联合网络攻击检测，使得主机内的恶意操作事件和主机间的横向移动事件互相验证，可有效降低误报率。
一种基于主机异常行为识别复杂网络攻击检测方法

[发明专利]一种基于日志行为和用户特征的内部威胁检测方法-CN202310441779.X在审
发明人：陈铁明;林铭豪;吕明琪;朱添田 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于日志行为和用户特征的内部威胁检测方法，属于网络安全和深度学习技术领域，方法包括对日志数据中的日志行为进行编码后构建用户行为序列；通过循环神经网络对用户行为序列进行表征得到行为特征；根据用户社会关系建立用户关联图作为用户特征；基于行为特征和用户特征通过基于图卷积神经网络的威胁行为检测模型输出存在内部威胁的恶意用户。本发明有效提升内部威胁检测的准确率和召回率。
一种基于日志行为用户特征内部威胁检测方法

[发明专利]一种基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法-CN202310462926.1在审
发明人：陈铁明;周睿;吕明琪;朱添田 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的智能合约漏洞检测方法，将智能合约中敏感操作作为程序分析的入口点，抽取出和敏感操作具有控制依赖关系和数据依赖关系的代码作为关键代码进行分析，减轻程序分析的任务，提高效率的同时减少无关代码的干扰，提高分析正确率，有助于漏洞的定位。并且将关键代码用图结构表示，能够考虑到语义信息和代码的结构信息，有助于提高检测正确率。除此之外，本发明能通过图神经网络学习模型和注意力机制对异常结果进行精确的诊断和解释。
一种基于神经网络智能合约漏洞检测方法

[发明专利]一种基于GA-ELM的物联网网关流量检测方法-CN202310333806.1在审
发明人：朱添田;陈启鹏;陈铁明;吕明琪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GA‑ELM的物联网网关流量检测方法，包括：采集设备的流量数据，获得训练集；初始化ELM模型的网络结构，并利用GA算法优化ELM模型得到最优的模型参数，完成GA‑ELM网关流量预测模型构建；利用构建的所述GA‑ELM网关流量预测模型实现物联网网关流量检测。本发明实现物联网网关流量的准确检测。
一种基于 ga elm 联网网关流量检测方法

[发明专利]一种基于网络威胁情报分析的APT攻击模板生成方法-CN202310262810.3在审
发明人：朱添田;程雯睿;袁淇萱;应杰;陈铁明;吕明琪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络威胁情报分析的APT攻击模板生成方法，包括解析CTI报告得到攻击实例；定义实体类型，根据实体类型对所述攻击实例中的实体进行识别并标注，将标注后的实体作为标记位结合攻击实例中的单词泛化得到关系实例；基于多篇CTI报告得到多个关系实例，融合单词与标记位的语义得到每个关系实例的语义表示，通过聚类操作聚类关系实例，从同属于一类的关系实例中获取攻击模板。本发明能够高效、自动、全面地从复杂相似的CTI报告中提取有效、共享性强的攻击模板。
一种基于网络威胁情报分析 apt 攻击模板生成方法

[发明专利]一种基于威胁情报报告的APT攻击聚类方法-CN202310262800.X在审
发明人：朱添田;袁淇萱;程雯睿;应杰;陈铁明;吕明琪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于威胁情报报告的APT攻击聚类方法，包括：基于NLP技术对CTI报告清洗，得到标准化文本；提取标准化文本中的候选威胁行为，将候选威胁行为与预构建的攻击行为模板库匹配提取技术或战术，根据CTI报告的文本语序，将提取的技术或战术生成CTI报告的攻击链；将所有CTI报告对应的攻击链根据传递闭包思想聚类，根据聚类结果得出APT攻击的不同类别。本发明实现基于CTI报告的APT攻击进行聚类。
一种基于威胁情报报告 apt 攻击方法

[发明专利]一种基于序列化图生成模型的高级持续威胁预测方法-CN202211690048.0在审
发明人：程雯睿;朱添田;应杰;袁淇萱;陈铁明;吕明琪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列化图生成模型的高级持续威胁预测方法，包括如下步骤：从系统审计内核日志中构建起源图，并将该图建模为有多种类型的节点和边的攻击异构图；将代表攻击者上下文攻击行为的攻击异构图以邻接矩阵的形式进行表征；构建自回归深度神经网络，序列化地生成攻击预测图，以预测下一个节点的类型和该节点与已有节点之间的依赖关系。该方法的优势在于：利用序列化图生成模型，同时捕获攻击图中的节点属性、边属性与边的时序性等特征。在高级持续威胁攻击发生的过程中对攻击者下一步的攻击手法进行主动实时预测。
一种基于序列生成模型高级持续威胁预测方法

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