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基于深度图卷积神经网络的Exploit Kit攻击活动检测方法
被引量：
2
1
作者
刘小乐
方勇
+1 位作者
黄诚
许益家
《信息安全研究》
2022年第7期685-693,共9页
攻击者使用漏洞利用工具包(exploit kit, EK)对软件系统、浏览器及其插件中存在的漏洞进行利用,达到隐蔽传播恶意负载的意图.传统EK攻击活动检测方法通过提取网络流量中的url进行静态分析,忽略了EK攻击活动产生的网络流量数据包之间的...
攻击者使用漏洞利用工具包(exploit kit, EK)对软件系统、浏览器及其插件中存在的漏洞进行利用,达到隐蔽传播恶意负载的意图.传统EK攻击活动检测方法通过提取网络流量中的url进行静态分析,忽略了EK攻击活动产生的网络流量数据包之间的交互过程,导致检测准确度较低.提出一种基于深度图卷积神经网络(deep graph convolutional neural network, DGCNN)的EK攻击活动检测方法.将HTTP请求响应对作为节点,节点之间的重定向关系作为边,根据自定义的节点和边的生成规则构建重定向图,使用DGCNN进行图的节点结构特征提取,并使用传统的深度学习方法进行图分类.实验结果表明,该方法能够有效检测EK攻击活动,平均检测准确率达到97.54%.
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关键词
漏洞利用工具包
HTTP请求响应对
重定向图
深度图卷积神经网络
深度
学习
图分类
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职称材料
基于深层图卷积的EEG情绪识别方法研究
被引量：
2
2
作者
李奇
常立娜
+1 位作者
武岩
闫旭荣
《电子测量技术》
北大核心
2024年第4期18-22,共5页
针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的...
针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的节点特征收敛到固定空间无法学习到有效特征的问题,并在卷积层后加入PN正则化扩大不同情绪特征间的距离,提高情绪识别的性能。在SEED数据集上进行实验,与浅层图卷积网络相比准确率提高了0.7%,标准差下降了3.15。结果表明该模型提取的全局脑区空间关联信息对情绪识别的有效性。
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关键词
脑电信号
情绪识别
深度图卷积神经网络
全局脑区
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职称材料
基于链路预测的未来新增航线发现
被引量：
4
3
作者
冯霞
王尧
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1729-1738,共10页
针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵...
针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28%;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80%左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。
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关键词
航空运输
网络
链路预测
未来新增航线发现(NARP)
节点层次属性
深度图卷积神经网络
(DGCNN)
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职称材料
题名
基于深度图卷积神经网络的Exploit Kit攻击活动检测方法
被引量：
2
1
作者
刘小乐
方勇
黄诚
许益家
机构
四川大学网络空间安全学院
出处
《信息安全研究》
2022年第7期685-693,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U20B2045)。
文摘
攻击者使用漏洞利用工具包(exploit kit, EK)对软件系统、浏览器及其插件中存在的漏洞进行利用,达到隐蔽传播恶意负载的意图.传统EK攻击活动检测方法通过提取网络流量中的url进行静态分析,忽略了EK攻击活动产生的网络流量数据包之间的交互过程,导致检测准确度较低.提出一种基于深度图卷积神经网络(deep graph convolutional neural network, DGCNN)的EK攻击活动检测方法.将HTTP请求响应对作为节点,节点之间的重定向关系作为边,根据自定义的节点和边的生成规则构建重定向图,使用DGCNN进行图的节点结构特征提取,并使用传统的深度学习方法进行图分类.实验结果表明,该方法能够有效检测EK攻击活动,平均检测准确率达到97.54%.
关键词
漏洞利用工具包
HTTP请求响应对
重定向图
深度图卷积神经网络
深度
学习
图分类
Keywords
exploit kit(EK)
HTTP request-response pair
redirection graph
deep graph convolutional neural network(DGCNN)
deep learning
graph classification
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于深层图卷积的EEG情绪识别方法研究
被引量：
2
2
作者
李奇
常立娜
武岩
闫旭荣
机构
长春理工大学计算机科学技术学院
长春理工大学中山研究院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第4期18-22,共5页
基金
吉林省科技发展计划国际科技合作项目(20200801035GH)
吉林省科技发展计划国际联合研究中心建设项目(20200802004GH)资助。
文摘
针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的节点特征收敛到固定空间无法学习到有效特征的问题,并在卷积层后加入PN正则化扩大不同情绪特征间的距离,提高情绪识别的性能。在SEED数据集上进行实验,与浅层图卷积网络相比准确率提高了0.7%,标准差下降了3.15。结果表明该模型提取的全局脑区空间关联信息对情绪识别的有效性。
关键词
脑电信号
情绪识别
深度图卷积神经网络
全局脑区
Keywords
EEG
emotion recognition
deep graph convolutional neural networks
global brain region
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于链路预测的未来新增航线发现
被引量：
4
3
作者
冯霞
王尧
机构
中国民航信息技术科研基地
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1729-1738,共10页
基金
国家自然科学基金(61502499)
中央高校基本科研业务费专项资金(3122018C024)
天津市自然科学基金(18JCYBJC85100)。
文摘
针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28%;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80%左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。
关键词
航空运输
网络
链路预测
未来新增航线发现(NARP)
节点层次属性
深度图卷积神经网络
(DGCNN)
Keywords
air transport network
link prediction
New Air Routes Prediction(NARP)
nodes hierarchical attributes
Deep Graph Convolutional Neural Network(DGCNN)
分类号
V11 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度图卷积神经网络的Exploit Kit攻击活动检测方法
刘小乐
方勇
黄诚
许益家
《信息安全研究》
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深层图卷积的EEG情绪识别方法研究
李奇
常立娜
武岩
闫旭荣
《电子测量技术》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于链路预测的未来新增航线发现
冯霞
王尧
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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