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公开(公告)号：CN103532764A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310507458.1
申请日：2013-10-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种多机热备份方法及系统。多机热备份方法包括：将热备份主机划分为多个层级；在同级的每组热备份主机组中通过同级协商确定本组唯一的一个活动态主机，所述活动态指激活状态，活动态主机用于对本层级主机的下级热备份主机进行控制；上级热备份主机通过本层级的活动态主机对下级热备份主机进行控制，上级热备份主机与下级热备份主机处于相邻的层级且上级热备份主机所在的层级高于下级热备份主机的层级。本发明的多机热备份方法及系统可以正确进行活动态主机的协商，并能够保证同级同组内有且只有一台主机处于活动态。本发明能够确保在高层应用的开发中，可以充分利用下层的热备份状态，因此提高了整个热备份系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN102833093A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210230413.X
申请日：2012-07-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种网络故障处理方法、装置及系统。网络故障处理方法应用于中心化拓扑结构的网络管理系统的骨干链路故障处理，包括：在管理域到中心服务器的链路出现故障时，所述管理域中预先指定的超级节点通知所述管理域中的其他主机将数据发送到该超级节点，所述超级节点为所述管理域中的主机之一；所述超级节点接收、存储并按照预设的规则处理所述其他主机发送的数据，并记录对所述数据的处理过程信息。本发明的网络故障处理方法、装置及系统，能够及时处理中心化拓扑结构的网络管理系统的链路中断、堵塞和服务器失效的故障，并使得客户端在与服务器的链路中断的情况下也可以保证网络管理策略的有效，提高了被管理系统及网络的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN115081581B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202110266580.9
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置，包括：收集社交网络中的用户推文，并建立社交图Go；依据各节点的属性，计算各节点的初始特征，并根据社交图Go中任两个节点初始特征的相似性，获取潜在图Gl的连边，构建潜在图Gl；通过各节点的初始特征、在社交图Go中的社交邻域与在潜在图Gl中的潜在邻域，生成各节点的节点嵌入表示，得到恶意用户检测结果。本发明创建了一个可以帮助捕获远距离节点丰富特征信息的潜在图，且在采样时考虑节点之间的相似性，可以帮助选取特征信息丰富的节点，从而得到更加准确的恶意用户检测结果。
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公开(公告)号：CN119544266A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411493255.6
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于HTTP版本推断的云上网站识别方法及装置，属于加密流量分析技术领域。所述方法包括：将网络流量划分为网络流；提取网络流的流量特征，并对所述流量特征进行编码，得到所述网络流量的特征矩阵；其中，所述流量特征包括：该网络流使用的HTTP版本信息和承载的网络资源数量；基于所述特征矩阵得到网站识别结果。本发明可以为网络监管、追踪网络犯罪活动等现实应用提供具有鲁棒、准确的轻量级网站识别技术解决方案。
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公开(公告)号：CN118540102A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410476353.2
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40 , H04L69/167 , H04L69/22 , H04L101/659
Abstract: 本发明公开了一种双栈解析器风险评估方法及系统。本方法包括：1)探测目标双栈解析器分别在IPv4协议、IPv6协议上的防护力度，并根据防护力度评估该目标双栈解析器的安全防护配置指标值；2)探测该目标双栈解析器分别在IPv4协议、IPv6协议上的网络行为表现，评估该目标双栈解析器对双栈支持的实现效果指标值；3)解析该目标双栈解析器的IPv6地址字符串，根据检测解析结果中是否包含设定的敏感语义以及设备信息，评估该目标双栈解析器的信息泄露指标值；4)根据该目标双栈解析器的配置指标值、实现效果指标值和泄露指标值，量化得到该双栈解析器面临的安全风险程度。本发明实现针对双栈解析器服务潜在安全风险的快速排查。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114430382B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111444967.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L43/04 , H04L43/08 , H04L43/50 , H04L61/10 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种基于被动DNS流量的权威域名服务器冗余度缩减检测方法及装置，包括：基于捕获的DNS流量，生成数据包日志文件；根据DNS流量的时间戳与标识符ID，保存依据日志文件生成的授权依赖三元组、别名依赖三元组、访问依赖三元组、父域依赖三元组与辅助地址依赖三元组，生成若干三元组日志文件；解析所述三元组日志文件，生成动态解析依赖图；基于动态解析依赖图进行权威服务器冗余度分析，得到检测结果。本发明可以系统、全面的测量分析区域在主机名、IP地址、子网前缀、自治域号、组织机构、地理位置各维度上的静态/动态、局部/全局的冗余度，分析权威域名服务器之间、权威域名服务器和解析器之间存在的动态解析依赖和权重变化。
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公开(公告)号：CN115883513A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211484474.9
申请日：2022-11-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L61/4511 , H04L69/164 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于DNS水印技术的解析器探测方法及其分类方法，属于计算机网络领域。本发明中通过自建的权威域名服务器，可以从DNS解析中的权威侧收集数据，能够发现大量非公开的递归解析器；使用DNS水印和权威域名服务器动态响应的技术将权威侧和用户侧探测收集的数据都保存在DNS响应记录中；针对解析器在DNS解析过程中的不同角色清晰的定义了解析器类别，并给出了明确的分类，有助于进一步了解DNS体系结构。
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公开(公告)号：CN113163234B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110360151.8
申请日：2021-04-02
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/24 , H04L43/08 , H04L61/4511 , G06F16/958 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于第三方服务的盗版视频网站检测方法及系统。本方法为：1)域名检测模块提取网站的域名及其第三方服务域名信息，然后基于域名信息检测该网站为盗版的概率P1；2)元数据检测模块提取该网站相关第三方服务的统计信息，然后基于所述统计信息判断该网站为盗版的概率P2；3)融合检测模块基于概率P1、P2确定该网站是否为盗版视频网站。本发明基于快速建站系统通常会使用相同或相似的第三方服务的特点，设计一种基于网站第三方服务信息的方法来高效灵活的检测出盗版视频网站。
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公开(公告)号：CN115098348A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210638477.7
申请日：2022-06-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/34 , G06F11/00 , G06F16/215 , G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向高危用户指令的实时异常检测方法及装置，所述方法包括：从生产环境采集一用户使用的指令数据，并获取系统错误日志及所述指令数据的自动化测试结果；根据所述指令数据的指令子参数、系统错误日志、自动化测试结果，计算所述指令数据的第一高危分数；基于所述指令数据的词向量，计算所述指令数据的第二高危分数；根据所述第一高危分数与所述第二高危分数，获取所述指令数据的异常检测结果本发明降低流数据处理系统的数据接入难度，提高整个数据处理系统的吞吐量。本发明通过指令数据以及相应的系统错误日志数量、自动化测试结果等多种因素，降低了传统异常指令检测的运维难度，提高了异常指令检测速度和精度。
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公开(公告)号：CN115081581A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110266580.9
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置，包括：收集社交网络中的用户推文，并建立社交图Go；依据各节点的属性，计算各节点的初始特征，并根据社交图Go中任两个节点初始特征的相似性，获取潜在图Gl的连边，构建潜在图Gl；通过各节点的初始特征、在社交图Go中的社交邻域与在潜在图Gl中的潜在邻域，生成各节点的节点嵌入表示，得到恶意用户检测结果。本发明创建了一个可以帮助捕获远距离节点丰富特征信息的潜在图，且在采样时考虑节点之间的相似性，可以帮助选取特征信息丰富的节点，从而得到更加准确的恶意用户检测结果。
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