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申请/专利权人：北京航空航天大学;上海工业控制安全创新科技有限公司

摘要：本发明涉及智能家居的隐私保护技术领域，具体涉及一种对智能信息系统下用户活动监测的推断攻击方法及系统。所述方法包括：获取目标时刻所有物联网设备的加密流量数据；根据所述目标时刻所有物联网设备的加密数据流量得到所述目标时刻的设备事件序列；将所有所述物联网设备的加密流量数据输入训练好的LT‑BERT模型得到流量特征序列；将所述流量特征序列和所述目标时刻的设备事件序列输入训练好的DFA分类器得到所述目标时刻的用户活动；根据所述目标时刻的用户活动对所述智能信息系统是否安全进行评测。采用此方法对智能信息系统的安全进行评测，提高了评测结果的准确度，有利于用户隐私信息的保护。

主权项：1.一种对智能信息系统下用户活动监测的推断攻击方法，其特征在于，包括：获取目标时刻所有物联网设备的加密流量数据；根据所述目标时刻所有物联网设备的加密流量数据得到所述目标时刻的设备事件序列；将所有所述物联网设备的加密流量数据输入训练好的LT-BERT模型得到流量特征序列；将所述流量特征序列和所述目标时刻的设备事件序列输入训练好的DFA分类器得到所述目标时刻的用户活动；根据所述目标时刻的用户活动对所述智能信息系统是否安全进行评测；所述智能信息系统由所有的物联网设备组成；所述根据所述目标时刻所有物联网设备的加密流量数据得到所述目标时刻的设备事件序列，具体包括：对于任意一个物联网设备，确定所述物联网设备的加密流量数据的数据包信息为所述加密流量数据对应的设备事件指纹；所述数据包信息包括数据包的长度、顺序和方向；根据所述加密流量数据对应的设备事件指纹和预先存储的对应关系得到所述加密流量数据对应的设备事件；所述对应关系为设备事件与设备事件指纹的对应关系；将所述目标时刻所有物联网设备的加密流量数据对应的设备事件组成所述目标时刻的设备事件序列；所述DFA分类器的训练过程为：获取各时刻所有训练物联网设备的加密流量数据和用户活动；对于任意一个时刻，根据所述时刻所有训练物联网设备的加密流量数据得到所述时刻的设备事件序列；将所述时刻所有所述训练物联网设备的加密流量数据输入训练好的LT-BERT模型得到所述时刻的流量特征序列；确定所有时刻的设备事件序列、流量特征序列和用户活动为训练集；根据所述训练集对DFA分类器进行训练得到训练好的DFA分类器。

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百度查询： 北京航空航天大学 上海工业控制安全创新科技有限公司 对智能信息系统下用户活动监测的推断攻击方法及系统