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公开(公告)号：CN119210812A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411277019.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种隐蔽攻击行为挖掘方法包括：对攻击情报数据进行数据归一化处理并进行信息提取得到攻击信息；对攻击信息进行文本向量化处理得到融合向量，基于融合向量进行非线性转化得到强度因子；确定相关实体，获取相关实体的历史依赖信息和非历史依赖信息以计算注意力权重用于选择候选实体；应用二元分类器从候选实体中确定关注实体集；计算关注实体集的预测概率，根据二元分类器的分类器结果和强度因子调控预测概率以得到预测实体，获取预测实体对应的攻击行为。应用该方法能够优化对相关实体的关注程度评估，提高预测精度；根据攻击信息深入理解攻击行为变化规律，捕获其中不明显的周期性特征，能够及时发现隐蔽性高的攻击手段。
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公开(公告)号：CN119182585A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411255233.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及网络安全的技术领域，具体为一种基于GPT4的网安领域知识增强方法和系统，将网安领域的知识图谱作为GPT‑4的外部知识库，通过与GPT‑4不断进行交互的方式来行成GPT‑4推理链，让它利用自身强大的推理能力逐步推理出知识图谱中与问题最相关的信息，同时结合GPT‑4强大的知识储备对获取到的有效信息继续解析和处理，从而实现对自身的网安领域知识增强；包括以下步骤：预处理知识图谱获取实体向量；获取用户所输入问题的关键要素，得到嵌入向量；获取所有实体向量与嵌入向量之间的语义相似度得分，语义相似度得分最高的实体为语义最相近实体；设置阈值，如果语义最相近实体的语义相似度得分仍然低于阈值，则转向大模型问答处理。
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公开(公告)号：CN118656384B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411132785.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 广州大学
Inventor： 田志宏 , 任怡彤 , 周盈海 , 徐天福 , 何群 , 邱日轩 , 仇晶 , 李默涵 , 孙彦斌 , 鲁辉 , 刘园 , 王瑞 , 徐光侠 , 姜誉 , 谭庆丰 , 张乐君 , 苏申 , 付矞飞 , 黄刚
IPC: G06F16/242 , G06F16/332 , G06F18/213 , G06F16/2457
Abstract: 本发明提供的一种大语言模型的调整优化方法包括：基于第一大语言模型根据问题输入所输出的答案收集用户反馈数据；对用户反馈数据进行数据的清洗和预处理并进行反馈特征提取，采用强化学习的方法优化第一大语言模型的答案生成策略得到第二大语言模型；应用第二大语言模型根据问题输入进行类型识别并转化为结构化查询语句，根据结构化查询语句进行查询扩展，根据扩展出的查询语句生成答案，生成的答案中包含解释性文本。应用该方法能够将用户反馈数据融入模型的训练过程中进行答案生成策略的优化；能够提供模型的输出依据和逻辑提升用户对模型输出的信任度以及促进模型决策过程的透明度，实现提升大型语言模型的用户个性化需求适应性和输出可靠性。
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公开(公告)号：CN119051914A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411083675.7
申请日：2024-08-08
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种网络攻击路径重构与评估方法及系统，该方法包括：对监控数据进行预处理，得到至少一个安全威胁指标，预处理包括特征提取、标签化处理；对所有的攻击事件进行相似度分析，以根据相似度分析结果对攻击路径进行一一重构；根据至少一个安全威胁指标对重构后的攻击路径进行威胁程度评估，并根据评估结果从预设威胁等级表中调取出与重构后的攻击路径对应的威胁等级；根据预设规则获取与重构后的攻击路径对应的行为模式，行为模式包括真实攻击和佯攻。本申请能够自动化且准确地评估每条重构后的攻击路径的威胁程度，并有效区分真实攻击与佯攻，进而有利于为防御系统提前响应和部署防御资源提供可靠的技术依据。
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公开(公告)号：CN119011243A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411103005.7
申请日：2024-08-13
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于博弈模型的网络防御方法、系统及可读存储介质，该方法包括：根据部署结果对当前周期下的蜜罐的蜜罐I P和蜜罐CI D进行预分配；构建博弈模型，并根据攻击策略和防御策略得到防御者成功防御攻击者的概率；获取防御者和攻击者分别在博弈模型中的博弈成本，以根据概率集和博弈成本构建目标效用函数；对目标效用函数进行求解，以根据求解结果得到根节点效用值，并将与根节点效用值对应的防御策略作为下一周期的防御策略，以根据下一周期的防御策略决策是否执行预分配。本申请能够提升网络防御效果，并提高防御效用并尽可能降低攻击者的效用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118921226A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411205323.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于虚假漏洞的前置蜜庭系统防御系统及方法，当用户请求到达服务节点并返回响应时，前置蜜庭的注入模块会拦截响应数据包，并根据漏洞特征库中的虚假信息模版生成并插入伪造的漏洞信息，虚假漏洞信息嵌入在正常服务响应中，诱导攻击者对虚假漏洞进行攻击，当前置蜜庭收到请求后，检测模块会对这些请求进行监控和分析，利用漏洞特征库中的特征信息来识别是否存在尝试利用虚假漏洞的行为，如果检测到尝试利用虚假漏洞的请求，前置蜜庭会将这些攻击流量重定向至蜜场，并且被内容异常检测模块检测为异常的流量也会被重定向至蜜场。本发明能够有效探测攻击者，为改进安全策略和提升防御能力提供宝贵的数据支持。
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公开(公告)号：CN118784284A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410821559.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 广州大学
Abstract: 本说明书实施例提供了一种多视角特征的以太坊钓鱼节点检测模型构建方法及系统，其中，方法包括：获取以太坊标签地址数据集，将数据集划分为训练集和验证集；对训练集构建有向图结构，基于有向图结构计算多视角特征矩阵；其中，多视角特征矩阵包括嵌入Embedding特征矩阵、交易特征密度矩阵、度矩阵、邻接矩阵、权值矩阵和偏移量矩阵；将得到的特征矩阵输入至多时间切片的动态图神经网络模型中进行训练，并通过损失函数对网络模型进行优化，得到钓鱼节点检测模型，利用验证集对钓鱼节点检测模型进行验证，得到最终的以太坊钓鱼节点检测模型。本发明实施例在面对以太坊地址种类的发展时具有很强的扩展能力，能够快速适应发展的以太坊的分类需求。
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公开(公告)号：CN118612083A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410724784.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 广州大学
Abstract: 本申请涉及一种HTTP分布式拒绝服务攻击检测模型构建方法和装置。方法包括：使用高速数据包处理框架，收集数据；基于扩展的伯克利包过滤器，对所述数据进行分类，得到特征数据集；根据所述特征数据集，对预设算法模型训练，得到训练后算法模型；使用高速数据包处理框架，获取测试数据集；根据所述测试数据集，验证所述训练后算法模型，得到高斯朴素贝叶斯算法分类器模型。解决了现有技术需要大量数据作为训练数据，算法复杂对计算资源要求较高，检测结果受训练数据影响较大、适应性较低结果不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN118611983A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411037261.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 广州大学
Inventor： 田志宏 , 王梓宇 , 周盈海 , 仇晶 , 方滨兴 , 徐天福 , 何群 , 邱日轩 , 鲁辉 , 李默涵 , 孙彦斌 , 刘园 , 张乐君 , 徐光侠 , 苏申 , 姜誉 , 付矞飞 , 黄刚
IPC: H04L9/40 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/2111 , G06F18/20
Abstract: 本发明提供了一种网络攻击组织的行为基因识别方法包括：收集包括攻击组织行为基因知识图谱和系统进程数据的基础数据；提取系统进程数据中的进程行为序列数据进行行为基因同源推理以预测得到目标攻击组织；检索并整理目标攻击组织的高级行为基因信息然后转化为行为依赖模式集合，分析已知攻击事件的行为日志得到对应的行为依赖实例，将行为依赖实例与行为依赖模式集合进行对齐匹配从而识别出目标依赖模式；根据目标依赖模式构建威胁搜寻查询提示词用于与大语言模型交互以识别出与目标依赖模式行为基因语义一致的攻击行为。应用该方法能够实时解构行为基因数据并进行识别，能够进行多维度数据分析和高级行为基因识别提高了对识别精度和覆盖范围。
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公开(公告)号：CN118590274A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410659946.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于蜜点情报阈值调整的溯源图异常节点检测方法，通过将离线训练阶段得到的异常检测模型用于在线检测阶段，实现对溯源图异常节点的检测及攻击场景还原。一方面，本发明针对传统单模型异常检测区别不够敏感、易产生误报信息等问题，设计了多模型框架模块，通过多个子模型进行异常检测，并使用增加的概率校验模块提升子模型的分类信心，从而提高主机侧系统日志溯源图中异常行为的检测精确度。另一方面，本发明针对动态检测场景适应差的问题，使用基于盾立方四蜜情报的概率校验模块进行子模型的检测结果进行校验，盾立方四蜜情报实时捕获的攻击信息会实时影响异常检测时的分类置信度，从而提高异常检测中的动态场景适应性。
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