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公开(公告)号:CN105025013A
公开(公告)日:2015-11-04
申请号:CN201510324464.2
申请日:2015-06-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06 , H04L29/12 , H04L12/741
CPC classification number: H04L63/0236 , H04L45/745 , H04L61/6059 , H04L63/20
Abstract: 本发明提供一种基于优先级Trie树的动态IP匹配模型,其包括:BIPT匹配模型的构建过程;BIPT树的前缀插入操作;BIPT树的前缀删除操作;BIPT树的IP匹配操作。与现有的方法相比,本发明提出了基于优先级Trie树的动态IP匹配模型,利用优先级Trie树在IP查找方面的优越性,提高它在更新方面的性能。利用B*树保证在更快定位到优先级Trie树分支,同时能以更小的概率分配索引结点。本发明提出的算法与已有的优先级Trie树相比,不仅减少了前缀更新时的开销,同时也保持了较高的查找效率。
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公开(公告)号:CN103473509A
公开(公告)日:2013-12-25
申请号:CN201310462544.5
申请日:2013-09-30
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种Android平台恶意软件自动检测方法,该Android平台恶意软件自动检测方法包括:S1.设定Android平台的敏感API数据集;S2.对待检测的应用程序进行逆向代码还原,得到该应用程序的逆向代码;S3.根据该敏感API数据集提取该逆向代码中的敏感API和包含网络地址信息的字符串;S4.根据该逆向代码绘制函数调用关系有向图,并根据该函数调用关系图、该提取的敏感API和字符串判断该应用程序是否为恶意软件。本发明能够自动的判断应用程序是否为恶意软件,并提高了Android平台下恶意软件的检测效率。
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