网络安全态势感知，网安大数据分析

   

083900-网络空间安全

网络威胁分析，网络安全态势感知

   

2020-10~现在, 中国科学院信息工程研究所, 高级工程师
2015-10~2020-10,中国科学院信息工程研究所, 工程师
2013-07~2015-10,中国科学院信息工程研究所, 研究实习员

   

（ 1 ） 基于异构图神经网络的恶意域名检测方法及装置, 发明专利, 2022, 第 5 作者, 专利号: CN115037532A

（ 2 ） 基于半监督学习的恶意域名检测方法及装置, 发明专利, 2022, 第 4 作者, 专利号: CN114553496A

（ 3 ） 一种基于数据包头的加密流量识别方法及装置, 2023, 第 5 作者, 专利号: CN113472751B

（ 4 ） 一种基于深度学习的加密流量检测方法及系统, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN113162908A

（ 5 ） 一种基于海量告警的攻击事件识别方法及电子装置, 2023, 第 3 作者, 专利号: CN111709021B

（ 6 ） 一种基于海量告警的攻击事件识别方法及电子装置, 发明专利, 2020, 第 3 作者, 专利号: CN111709021A

国家标准：

GB/T 20945-2023 信息安全技术 网络安全审计产品技术规范

GB/T 32916-2023 信息安全技术 信息安全控制评估指南

GB/T 42017-2022 信息安全技术 网络预约汽车服务数据安全要求

国家标准 《信息安全技术 关键信息基础设施边界确定方法》

行业标准：

JT/T 1418-2022 交通运输网络安全监测预警系统技术规范

   

（1） 恶意域名检测方法研究进展, Malicious Domain Names Detection Methods Analysis: A Survey, 信息安全学报, 2024, 第 2 作者
（2） FAF-BM: An Approach for False Alerts Filtering using BERT Model with Semi-supervised Active Learning, SciSec 2024, 2024, 第 7 作者  通讯作者
（3） HANDOM: Heterogeneous Attention Network Model for Malicious Domain Detection, COMPUTERS & SECURITY, 2023, 第 7 作者
（4） DCC-Find: DNS Covert Channel Detection by Features Concatenation-Based LSTM, 2022 IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom), 2022, 第 1 作者
（5） 面向AI模型训练的DNS窃密数据自动生成, Automatic Data Generation of DNS-Based Exfiltration for AI-Model Training, 信息安全学报, 2021, 第 6 作者
（6） Retweeting Prediction Using Matrix Factorization with Binomial Distribution and Contextual Information, The 24th International Conference on Database Systems for Advanced Applications, 2019, 第 6 作者
（7） An Approach for Scale Suspicious Network Events Detection, IEEE International Conference on Big Data, 2019, 第 5 作者

   

（ 1 ） 基于知识图谱的网络安全态势感知技术研究与应用, 参与, 境内委托项目, 2023-12--2025-12
（ 2 ） 2023网络与数据安全服务采购项目, 参与, 国家任务, 2023-09--2024-09
（ 3 ） 多元信息引入系统, 参与, 境内委托项目, 2020-09--2023-12
（ 4 ） 系统安全管理项目2020, 参与, 国家任务, 2020-08--2021-07
（ 5 ） 系统安全管理项目2019, 参与, 国家任务, 2019-01--2019-12

现指导学生

李依阳  硕士研究生  085412-网络与信息安全