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基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎网络模型

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通信学报 2024年第2期45卷 106-114页

作者：李元诚林玉坤华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网... 详细信息

针对物联网环境中高级持续性威胁(APT)具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点,传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题,提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎(HTTN)模型,能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网系统中快速定位和发现APT攻击痕迹。该模型首先将输入的网络威胁情报(CTI)日志图和物联网系统内核审计日志图编码为超图,经超图神经网络(HGNN)层计算日志图的全局信息和节点特征;然后由Transformer编码器提取超边位置特征;最后对超边进行匹配计算相似度分数,从而实现物联网系统网络环境下APT攻击的威胁狩猎。在物联网仿真环境下的实验结果表明,提出的HTTN模型与目前主流的图匹配神经网络相比均方误差降低约20%,Spearman等级相关系数提升约0.8%,匹配精度提升约1.2%。

关键词：高级持续性威胁威胁狩猎图匹配超图

基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎模型

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通信学报 2024年

作者：李元诚林玉坤华北电力大学控制与计算机工程学院

针对物联网环境中高级持续性威胁（APT）具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点，传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题，提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎（HTTN）模型，能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂... 详细信息

针对物联网环境中高级持续性威胁（APT）具有隐蔽性强、持续时间长、更新迭代快等特点，传统被动检测模型难以对其进行有效搜寻的问题，提出了一种基于超图Transformer的APT攻击威胁狩猎（HTTN）模型，能够在时间跨度长、信息隐蔽复杂的物联网系统中快速定位和发现APT攻击痕迹。该模型首先将输入的网络威胁情报（CTI）日志图和物联网系统内核审计日志图编码为超图，经超图神经网络（HGNN）层计算日志图的全局信息和节点特征，然后由Transformer编码器提取超边位置特征，最后对超边进行匹配计算相似度分数，从而实现物联网系统网络环境下APT攻击的威胁狩猎。在物联网仿真环境实验结果表明，提出的HTTN模型与目前主流的图匹配神经网络相比均方误差降低约20%，Spearman等级相关系数提升约0.8%，匹配精度提升约1.2%。

关键词：高级持续性威胁威胁狩猎图匹配超图

基于溯源图和注意力机制的APT攻击检测模型构建

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通信学报 2024年第3期45卷 117-130页

作者：李元诚罗昊王欣煜原洁璇华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对现有攻击检测方法难以应对持续时间长、攻击手段复杂隐蔽的高级持续威胁的问题,构建了基于注意力机制和溯源图的APT攻击检测模型。首先,基于系统的审计日志构建能够描述系统行为的溯源图;其次,设计优化算法,确保在不牺牲关键语义的... 详细信息

针对现有攻击检测方法难以应对持续时间长、攻击手段复杂隐蔽的高级持续威胁的问题,构建了基于注意力机制和溯源图的APT攻击检测模型。首先,基于系统的审计日志构建能够描述系统行为的溯源图;其次,设计优化算法,确保在不牺牲关键语义的前提下缩减溯源图规模;再次,利用深度神经网络(DNN)将原始攻击序列转换为语义增强的特征向量序列;最后,设计并实现了APT攻击检测模型DAGCN,该模型将注意力机制应用于溯源图序列,利用该机制对输入序列的不同位置分配不同的权重并进行权值计算,能够提取较长时间内的持续攻击的序列特征信息,从而有效地识别恶意节点,还原攻击过程。该模型在识别精确率等多个指标上均优于现有模型,在公开的APT攻击数据集上的实验结果表明,该模型在APT攻击检测中的精确率达到93.18%,优于现有主流检测模型。

关键词：溯源图自然语言处理 APT攻击检测注意力机制

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基于深度强化学习的软件定义安全中台QoS实时优化算法

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通信学报 2023年第5期44卷 181-192页

作者：李元诚秦永泰华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对软件定义安全场景中的服务质量(QoS)实时优化方案因安全防护手段与业务场景不匹配而导致的适用困难和性能下降的问题,提出了基于深度强化学习的软件定义安全中台QoS实时优化算法。首先,将碎片化的安全需求与安全基础设施统一到软件... 详细信息

针对软件定义安全场景中的服务质量(QoS)实时优化方案因安全防护手段与业务场景不匹配而导致的适用困难和性能下降的问题,提出了基于深度强化学习的软件定义安全中台QoS实时优化算法。首先,将碎片化的安全需求与安全基础设施统一到软件定义安全中台云模型中;然后,通过深度强化学习结合云计算技术提高安全中台的实时匹配和动态适应能力;最后,生成满足QoS目标的安全中台资源实时调度策略。实验结果表明,与现有实时算法相比,所提算法不但保证负载均衡,还提高了18.7%的作业调度成功率以提高服务质量,降低了34.2%的平均响应时间,具有很好的稳健性,更适用于实时环境。

关键词：软件定义安全深度强化学习安全中台服务质量

支持多功能的V2G网络隐私保护数据聚合方案

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通信学报 2023年第4期44卷 187-200页

作者：胡柏吉张晓娟李元诚赖荣鑫华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 中国电力科学研究院有限公司信息通信研究所北京100192

针对目前隐私保护数据聚合方案的功能不够完善,不足以满足日益丰富的应用需求问题,提出了一个支持多功能的V2G网络隐私保护数据聚合(MFPDA)方案。基于BGN、BLS、Shamir密码共享等密码算法,以及雾计算和联盟链技术,将支持容错、抵抗内部... 详细信息

针对目前隐私保护数据聚合方案的功能不够完善,不足以满足日益丰富的应用需求问题,提出了一个支持多功能的V2G网络隐私保护数据聚合(MFPDA)方案。基于BGN、BLS、Shamir密码共享等密码算法,以及雾计算和联盟链技术,将支持容错、抵抗内部攻击、批量签名验证、不需要可信第三方和多种聚合函数等多个安全功能纳入一个隐私保护数据聚合方案中。安全性分析表明,所提方案满足数据聚合的安全性、隐私性和可靠性。性能评估表明,雾计算的引入能显著减少控制中心的计算开销,减少率可达66.6%;对联盟链的改进能有效减少系统的通信和存储开销,减少率分别可达16.7%和24.9%。

关键词：隐私保护数据聚合 BGN同态密码系统联盟链

针对电池储能系统假数据注入攻击的智能化检测方法研究

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中国电机工程学报 2023年第17期43卷 6628-6638页

作者：许爽刘智颖李元诚王庆乐李建彬华北电力大学控制与计算机工程学院北京市昌平区102206

电池储能系统(battery energy storage systems,BESSs)的假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIAs)可以篡改传感器采集的电池测量信息,影响BESSs的荷电状态(state of charge,SOC)估计,从而威胁BESSs的安全与稳定运行。针对电池储能系统SOC估计的FDIAs,搭建了电池等效电路模型,利用扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法进行SOC估计,构造了不同强度的FDIAs,并提出一种基于T2V-Transformer(Time2Vector-Transformer)的FDIAs智能化检测方法。考虑到Transformer位置编码不能提取序列数据的时间特征,所以采用Time2Vector将时间转换为嵌入向量,提取电池数据的时间顺序特征,捕获序列周期性和非周期性特征。实验结果表明,与当前主流的长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)自动编码器、Transformer等方法相比,所提方法可以检测出不同强度的电池储能系统FDIAs,并且在用时接近的情况下,具有更高的检测准确率。

关键词：电池储能系统荷电状态估计假数据注入攻击 Transformer算法 Time2Vector向量表示

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量子典型相关分析算法

量子电子学报 2023年第1期40卷 120-126页

作者：王庆乐薛雪李元诚华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 中国科学技术大学量子信息重点实验室安徽合肥230026

典型相关分析是一种重要的数据处理方法,用于处理随机向量之间的相互依赖关系。然而,经典的典型相关分析算法的复杂度对数据维度是多项式依赖的,致使该类算法并不适用于分析在大数据时代下规模呈指数增长的数据。针对经典的典型相关分... 详细信息

典型相关分析是一种重要的数据处理方法,用于处理随机向量之间的相互依赖关系。然而,经典的典型相关分析算法的复杂度对数据维度是多项式依赖的,致使该类算法并不适用于分析在大数据时代下规模呈指数增长的数据。针对经典的典型相关分析算法的这种缺陷,提出了一种量子典型相关分析算法。该算法把典型相关分析所涉及的优化问题转化为适合用量子计算技术处理的代数问题,并采用量子主成分分析技术进行求解,从而降低了典型相关分析算法的复杂度。在特定的参数条件下,所提算法可实现在数据维度上的指数加速,符合当今实际数据处理对该算法的需求。

关键词：量子算法量子主成分分析相关分析指数加速

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基于联邦强化学习的社区共享储能日前调度

中国电机工程学报 2023年

作者：余兴兴李元诚王庆乐郭宜果杨夯国网山东省电力公司经济技术研究院华北电力大学控制与计算机工程学院

社区家庭共享大容量储能设备，实现低储高发套利和家庭需求的时空转移，在分时电价下具有广阔的应用前景。然而，传统储能调度方法难以应对动态变化的储能调度环境。储能调度涉及家庭详细的能源消耗数据，泄露家庭作息习惯、人口数量等... 详细信息

社区家庭共享大容量储能设备，实现低储高发套利和家庭需求的时空转移，在分时电价下具有广阔的应用前景。然而，传统储能调度方法难以应对动态变化的储能调度环境。储能调度涉及家庭详细的能源消耗数据，泄露家庭作息习惯、人口数量等隐私信息的风险也不可忽视。为此，采用深度近端策略优化（Deep Proximal Policy Optimization，DPPO）强化学习方法，设计了考虑社区实时负荷、分时电价和储能老化的社区共享储能日前调度模型。考虑社区之间的隐私保护需求和数据壁垒问题，进一步提出了隐私保护的联邦强化社区共享储能调度模型。该模型通过交互本地与全局DPPO模型梯度等参数信息，保护社区数据隐私。最后，仿真实验表明，所提方法在成本节约以及隐私保护方面具有优势。

关键词：社区共享储能日前调度联邦学习强化学习能源管理隐私保护

基于T2V-Transformer的电池储能系统假数据注入攻击检测

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中国电机工程学报 2022年

作者：许爽刘智颖李元诚王庆乐李建彬华北电力大学控制与计算机工程学院

电池储能系统(battery energy storage systems，BESSs)的假数据注入攻击(false data injection attacks，FDIAs)可以篡改传感器采集的电池测量信息，影响BESSs的荷电状态(state of charge，SOC)估计，从而威胁BESSs的安全与稳定运行。针对电池储能系统SOC估计的FDIAs，搭建了电池等效电路模型，利用扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter，EKF)算法进行了SOC估计，构造了不同强度的FDIAs，并提出了基于T2V-Transformer的FDIAs检测方法。考虑到Transformer位置编码不能提取序列数据的时间特征，所以采用 Time2Vector将时间转换为嵌入向量，提取电池数据的时间顺序特征，捕获序列周期性和非周期性特征。实验结果表明，与当前主流的长短期记忆网络(long short term memory，LSTM)自动编码器、Transformer等方法相比，所提出方法可以检测出不同强度的电池储能系统FDIAs，并且在用时接近的情况下，具有更高的检测准确率。

关键词：