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基于多阶段网络欺骗博弈的主动防御研究被引量：13: 2020年; 针对网络攻击者需要依赖探测到的信息决定下一步动作这一特点,将非合作信号博弈理论应用于网络攻防分析。通过构建多阶段网络欺骗博弈模型,对网络攻防过程中存在的信号欺骗机制进行深入研究,充分考虑网络欺骗信号衰减作用,实现多阶段网络攻防对抗的动态分析推演。基于攻防分析改进了多阶段网络欺骗博弈均衡求解方法,并设计出最优网络欺骗防御策略选取算法。仿真实验验证了所提模型和方法的有效性,根据实验结果对多阶段网络欺骗博弈存在的规律进行了分析总结,能够为网络安全主动防御研究提供有效指导。; 胡永进马骏郭渊博张晗; 关键词：网络攻防信号博弈网络欺骗主动防御

基于对抗样本的网络欺骗流量生成方法被引量：9: 2020年; 为了应对流量分类攻击,从防御者的角度出发,提出了一种基于对抗样本的网络欺骗流量生成方法。通过在正常的网络流量中增加扰动,形成欺骗流量的对抗样本,使攻击者在实施以深度学习模型为基础的流量分类攻击时出现分类错误,欺骗攻击者从而导致攻击失败,并造成攻击者时间和精力的消耗。采用几种不同的扰动生成方法形成网络流量对抗样本,选择LeNet-5深度卷积神经网络作为攻击者使用的流量分类模型实施欺骗,通过实验验证了所提方法的有效性,为流量混淆和欺骗提供了新的方法。; 胡永进郭渊博马骏张晗张晗; 关键词：网络流量分类网络欺骗

结合GAN与BiLSTM-Attention-CRF的领域命名实体识别被引量：30: 2019年; 领域内命名实体识别通常面临领域内标注数据缺乏以及由于实体名称多样性导致的同一文档中实体标注不一致等问题.针对以上问题,利用生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)可以生成数据的特点,将生成式对抗网络与BiLSTM-Attention-CRF模型相结合.首先以BiLSTM-Attention作为生成式对抗网络的生成器模型,以CNN作为判别器模型,从众包标注数据集中整合出与专家标注数据分布一致的正样本标注数据来解决领域内标注数据缺乏的问题;然后通过在BiLSTM-Attention-CRF模型中引入文档层面的全局向量,计算每个单词与该全局向量的关系得出其新的特征表示以解决由于实体名称多样化造成的同一文档中实体标注不一致问题;最后,在基于信息安全领域众包标注数据集上的实验结果表明,该模型在各项指标上显著优于同类其他模型方法.; 张晗张晗郭渊博

信息安全领域内实体共指消解技术研究被引量：1: 2020年; 针对信息安全领域内的共指消解问题,提出了一个混合型方法。该方法在原来BiLSTM-attention-CRF模型的基础上引入领域词典匹配机制,将其与文档层面的注意力机制相结合,作为一种新的基于字典的注意力机制,来解决从文本中提取候选词时对稀有实体以及长度较长的实体识别能力稍弱的问题,并通过总结领域文本特征,将提取出的待消解候选词根据词性分别采用规则与机器学习的方式进行消解,以提高准确性。通过在安全领域数据集的实验,分别从共指消解以及提取候选词并分类2个方面证明了方法的优越性。; 张晗张晗胡永进郭渊博; 关键词：共指消解信息安全

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张晗