-
公开(公告)号：CN113132351B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110285051.3
申请日：2021-03-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，特别涉及一种基于图卷积网络的拟态路由器系统内部状态异常检测方法及系统，该方法包含：收集拟态路由器系统执行体的多源内部状态数据，该多源内部状态数据包含：系统状态数据和活跃进程数据，并进行数据预处理；用邻接矩阵和特征矩阵表示的图来表征执行体内部多源状态数据，并利用已训练的图卷积神经网络提取状态数据的关系特征；利用已训练的分类器进行分类，分类过程中结合拟态防御比对裁决思想来判定拟态路由器系统执行体内部的异常行为。本发明通过图表征执行体内部状态多源数据，并利用拟态防御的比对裁决思想判断异常，提升检测效率和准确度，具有较好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN114707566A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111670511.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室 , 国家数字交换系统工程技术研究中心
Abstract: 本发明公开了智能网联汽车异常智能检测方法、装置及可读存储介质，所述检测方法包括：根据根不同车辆数据类型间的关系确定样本特征的数据类型，获取所述样本特征对应的车辆数据，对所述车辆数据预处理后得到用于训练的样本数据；用所述样本数据训练车辆异常检测决策树模型，生成泛化能力达到预设目标的决策树模型；将所述决策树模型部署到车载终端，获取实时车辆数据，得到车辆数据是否异常的结果。本发明实施例利用大数据和人工智能技术构建了基于数据驱动的智能网联汽车异常智能检测模型，有效解决了传统检测方法依赖先验规则难以感知未知异常的不足。
-
公开(公告)号：CN111884996B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010535480.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，公开一种基于可信度量的拟态交换机裁决系统，包括转发平面、管理接口代理、中间适配模块、转发平面代理、多个异构的执行体、基于可信度量的拟态裁决模块和态势感知与负反馈调度模块；本发明还公开一种基于可信度量的拟态交换机裁决方法，包括：拟态交换机裁决元素设定；输入信息分发；输出信息收集；基于可信度量的拟态裁决；裁决结果下发以及交换机威胁态势感知和执行体调度；基于可信度量的拟态裁决包括：建立执行体可信指标树；收集与更新执行体可信指标数据；计算各执行体输出结果可信权重；各输出结果可信性计算。本发明能有效降低未知漏洞和潜在后门的影响，提升局域网安全防护水平。
-
公开(公告)号：CN113033614A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110221395.8
申请日：2021-02-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种网络流量数据处理方法及系统，用于网络流量分类检测，包含：对原始网络流量数据集中不平衡数据进行采样并通过加入噪声来获取待处理数据，其中，不平衡数据为网络流量各类分布占比小于设定条件值类型的流量数据；对待处理数据进行标准化处理，并基于数据生成器生成样本数据；将样本数据添加至原始网络流量数据集中，组成用于网络流量分类检测的增强数据集。本发明采用数据生成器能够对采样数据的隐变量和似然函数精确处理，可以生成较为清晰的样本数据；且该方法可以对大型图像数据处理，在现实生活中具有较高的应用前景，在硬件上处理效率高，优化过程较为简单。
-
公开(公告)号：CN113011163A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110222535.3
申请日：2021-02-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习模型的复合文本多分类方法及系统，包含：将复合文本转换至词语粒度级的文本表示，对转换后的词语粒度级文本表示进行预处理，并通过词嵌入方法表示为词向量；将词向量作为深度学习模型输入，通过模型CNN卷积层提取文本特征，选取卷积后向量，并保留全局部分序列关联信息，通过模型self‑attention层为文本特征向量附加权重并进行等长向量序列拼接，利用模型LSTM循环层提取文本特征向量；通过模型池化层对文本特征向量进行平均化操作，并利用softmax分类器获取输入的文本类别概率，依据概率大小来获取文本分类结果。本发明可解决复合文本精确多分类问题，满足自然语言文本多分类预测识别的实际应用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111431946A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010523054.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种拟态路由器执行体调度方法和拟态路由器，属于网络通信技术领域。针对现有技术中存在的基于执行体可信度的调度策略只考虑单个执行体的可信度，并没有考虑整个系统的可信度和执行体之间相关性的问题，本发明在现有的调度策略方法的基础上，增加执行体群体的可靠性以及执行体间的相关性两个决定因素，先获取执行体的状态与数据信息，计算各个执行体的可信度，根据执行体的可信度计算所有可信度值大于临界值的执行体随机组合的执行体群体可信度，同时计算执行体间的相关性，综合上述的计算方法生成调度策略方法，最终决策执行体的上下线情况，提高系统监测异常信息的准确度，提高系统的安全性。
-
公开(公告)号：CN118674252A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310276784.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 国家数字交换系统工程技术研究中心 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F17/16 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种Tbox终端的风险评估方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：确定Tbox终端对应的目标参数；基于所述目标参数在目标时间段内触发告警的次数，确定所述目标参数的第一得分；基于所述目标参数之间的重要性，确定所述目标参数的第一权重；基于所述第一得分和所述第一权重，确定所述Tbox终端的风险系数。本发明提供的Tbox终端的风险评估方法，通过Tbox终端对应的目标参数在目标时间段内触发告警的次数以及目标参数之间的重要性，确定目标参数的得分和权重，从而得到Tbox终端风险系数以对Tbox终端风险进行评估，保障终端车辆稳定可靠运行及用户信息、财产、人身安全。
-
公开(公告)号：CN113037730B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110221394.3
申请日：2021-02-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统，包含：通过对原始流量数据集进行预处理来获取用于作为深度学习模型输入的流量数据包向量；将流量数据包向量分别输入到已训练的多通道CNN模型和LSTM模型中进行并行学习，通过多通道CNN模型提取数据包空间特征，通过LSTM模型提取流量时序特征；将数据包空间特征和流量时序特征进行向量拼接，得到全方位流量特征向量；将全方位流量特征向量输入到神经网络全连接层，通过流量类型概率来获取加密流量分类类型。本发明能够从空间特征和时间特征的角度全方位自动提取和利用流量特征，提升加密流量的分类能力，具有较好的应用价值。
-
公开(公告)号：CN115981726A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211691428.6
申请日：2022-12-27
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F9/30
Abstract: 本发明提供一种基于FPGA的正则表达式匹配引擎、方法及电子设备，所述引擎包括：配置模块、字符匹配模块、状态转换模块和报告模块；配置模块，用于根据获取的正则表达式所对应的配置数据，对字符匹配模块和状态转换模块的配置进行更新；字符匹配模块，用于对输入字符进行匹配，确定匹配向量；状态转换模块，用于基于匹配向量，确定当前周期的活跃状态；报告模块，用于基于当前周期的活跃状态，在确定预设接受状态被激活的情况下，上报匹配信号。本发明提供的基于FPGA的正则表达式匹配引擎，通过支持快速重配置，实现自动机逻辑在多条正则表达式规则间的复用，提升了FPGA资源利用效率，满足正则表达式规则集较大时的匹配需求。
-
公开(公告)号：CN113132352B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110286007.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04L9/40 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于网络信息安全技术领域，特别涉及一种基于流量统计特征的路由器威胁感知方法及系统，该方法包含：采集路由器软件系统中各路由执行体流量特征；对采集到的流量特征进行数据预处理，获取用于聚类分析的特征数据；基于Conopy算法对特征数据进行一级聚类，并基于轮廓系数选取最佳K值；根据最佳K值对多个路由执行体进行二级聚类分析，依据聚类中心点和聚类簇获取两两路由执行体的聚类中心点距离；通过聚类中心点距离判定存在威胁的路由执行体为异常路由执行体。本发明从路由器的流量信息为出发点，基于流量统计特征实现路由器威胁感知检测，拓宽拟态路由器异常检测的维度，提升网络安全防御性能，具有较好的应用前景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.033 seconds)
