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公开(公告)号：CN119337371B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411889667.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F21/56 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供一种基于深层特征刻画的恶意样本攻击行为分析方法及设备。在一个示例中，该方法包括：对待检测样本文件进行可视化处理，以及，对待检测样本文件进行静态特征提取，并对待检测样本RGB图像与待检测样本静态特征信息进行融合，进而，将特征融合后的待检测样本RGB图像输入训练好的自动编码器，并依据待检测样本的深层特征信息，利用训练好的分类器，确定待检测样本文件的分类结果。该方法可以提高恶意样本文件检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118869561B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411328234.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于对抗训练的零信任评价方法、装置、设备及存储介质，涉及网络安全技术领域。具体实现方案为：获取待利用接口的接口文档作为第一接口文档；基于零信任网关中已注册接口的接口规范以及预设编码规则对第一接口文档进行编码，得到第一结构矩阵和第一文本矩阵；在第一结构矩阵中添加第一类型的噪声后输入结构特征生成器，得到第一结构特征矩阵，在第一文本矩阵中添加第二类型的噪声后输入文本特征生成器，得到第一文本特征矩阵；基于接口规范以及预设编码规则对应的预设解码规则，对第一结构特征矩阵和第二文本特征矩阵进行解码，得到测试用例。可见，通过本方案，能够提高对零信任网关所属的零信任架构进行评价的效率。
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公开(公告)号：CN117235686B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311427612.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/12 , G06F9/448 , G06F11/30 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种数据保护方法、装置及设备，该方法包括：在目标业务代码运行过程中，对内核应用程序编程接口API的调用进行监测，获取第一时间段内的第一内核API调用序列；对所述第一内核API调用序列进行数据片划分，得到多个数据片；将所述多个数据片输入到训练好的目标算法模型，确定所述多个数据片中目标数据片的比例；在所述多个数据片中目标数据片的比例小于符合度阈值的情况下，确定所述目标业务代码当前的运行环境与指定运行环境不一致，终止所述目标业务代码的运行。该方法可以减少目标业务代码的滥用。(56)对比文件吴绍梅.Android应用程序源代码分析与运行时安全防御技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2014,(第4期),第I138-64页.Huozhu Wang 等.An Effective Approachfor Malware Detection and Explanation viaDeep Learning Analysis《.2021International Joint Conference on NeuralNetworks (IJCNN)》.2021,第1-10页.
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公开(公告)号：CN117061244B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311311083.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L43/10 , H04L43/0805
Abstract: 本申请提供一种基于主动扫描的视频网资产管理方法、装置及设备，该方法包括：向待检测设备发送K个协议类型的探测报文，接收所述待检测设备针对所述K个协议类型的探测报文返回的至少一个响应报文；基于所有响应报文中的特征信息生成所述待检测设备的复核序列号；从所有响应报文中选取目标响应报文，并基于所述目标响应报文中的特征信息生成所述待检测设备的复核检测编码；其中，所述复核检测编码和/或所述复核序列号用于检测所述待检测设备的资产是否发生变更。通过本申请方案，能够提高视频物联网的安全性。
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公开(公告)号：CN117240612B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311499684.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请实施例提供基于多模过滤的失陷物联网设备安全检测方法及装置。在本实施例中，网络检测设备通过对本地网卡接收的报文进行过滤（简称网卡过滤）、借助于已获得的恶意IP地址和/或恶意域名进一步对报文进行过滤（简称恶意信息过滤）、以及借助于物联网设备是否具备指定属性过滤掉不具备指定属性的物联网设备（简称设备类型过滤），以实现最终精确定位出失陷物联网设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117235686A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311427612.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F21/12 , G06F9/448 , G06F11/30 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种数据保护方法、装置及设备，该方法包括：在目标业务代码运行过程中，对内核应用程序编程接口API的调用进行监测，获取第一时间段内的第一内核API调用序列；对所述第一内核API调用序列进行数据片划分，得到多个数据片；将所述多个数据片输入到训练好的目标算法模型，确定所述多个数据片中目标数据片的比例；在所述多个数据片中目标数据片的比例小于符合度阈值的情况下，确定所述目标业务代码当前的运行环境与指定运行环境不一致，终止所述目标业务代码的运行。该方法可以减少目标业务代码的滥用。
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公开(公告)号：CN117061244A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311311083.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L43/10 , H04L43/0805
Abstract: 本申请提供一种基于主动扫描的视频网资产管理方法、装置及设备，该方法包括：向待检测设备发送K个协议类型的探测报文，接收所述待检测设备针对所述K个协议类型的探测报文返回的至少一个响应报文；基于所有响应报文中的特征信息生成所述待检测设备的复核序列号；从所有响应报文中选取目标响应报文，并基于所述目标响应报文中的特征信息生成所述待检测设备的复核检测编码；其中，所述复核检测编码和/或所述复核序列号用于检测所述待检测设备的资产是否发生变更。通过本申请方案，能够提高视频物联网的安全性。
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公开(公告)号：CN116627474B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310902309.9
申请日：2023-07-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于强化学习的智能设备智能安全管理方法、装置及设备，该方法包括：获取智能设备批量升级任务信息；在存在升级需求，且依据智能设备升级任务当前的升级策略，确定该智能设备批量升级任务满足升级条件的情况下，依据待升级设备地址信息和登录信息对该智能设备批量升级任务对应的待升级设备进行批量升级；依据获取到的该智能设备批量升级任务对应的各待升级设备的升级反馈结果，利用强化学习算法，分别对各待升级设备当前的损失函数梯度进行更新，得到各待升级设备的损失函数梯度更新值，依据各待升级设备的损失函数梯度更新值，利用强化学习算法，对该智能设备升级任务当前的升级策略进行更新。该方法可以提高智能设备升级效率。
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公开(公告)号：CN116582700B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310828188.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N7/18 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供一种实时视频监控篡改检测方法、装置及设备，该方法包括：基于多个流量数据包确定多个视频画面的特征数据，获取与多个流量数据包对应的视频操作数据，特征数据包括多个视频画面的相似度和/或多个视频画面的文字信息；其中，多个流量数据包是由视频设备向管理设备发送，多个视频画面是对多个流量数据包进行视频数据恢复得到，视频操作数据是用于对视频设备的配置参数进行操作的数据；文字信息是通过对多个视频画面进行文字识别得到；基于多个视频画面的特征数据和视频操作数据确定实时视频发生篡改或者未发生篡改，实时视频是多个流量数据包对应的视频。通过本申请方案，能够检测视频设备与管理设备之间传输的实时视频是否被篡改。
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公开(公告)号：CN115994384B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310288598.8
申请日：2023-03-20
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了基于决策联邦的设备隐私保护方法、系统和装置。在本实施例中，第一应用场景的服务中心端、以及第一应用场景下参与联邦决策的各参与方设备在相互配合决策联邦模型时不需要各参与方设备上报隐私数据，而是由服务中心端下发当前联邦模型的当前模型结构、当前模型参数和当前模型状态，各参与方设备基于当前模型结构、当前模型参数和已有的训练数据确定当前参考模型参数，由服务中心端基于各参与方设备上报的当前参考模型参数确定最优的联邦模型进行目标检测或异常检测，实现了在保护应用场景内各个物联网设备的隐私的前提下对该应用场景内的目标检测或异常检测。
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