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公开(公告)号:CN116244626A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310061147.0
申请日:2023-01-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06V10/82 , G06V10/42
Abstract: 本发明提供一种基于波形的水声Modem属性智能识别方法。该方法包括:步骤1:采集少量水声Modem实际信号样本并存储至数据库中;步骤2:测量分析数据库中各水声Modem实际信号样本的信号规格;步骤3:根据信号规格,利用仿真模型产生Modem信号数据集;步骤4:利用Modem信号数据集对图像识别神经网络模型进行训练,得到水声Modem属性智能识别模型;步骤5:利用水声Modem属性智能识别模型对待检测Modem信号进行开集识别,具体包括:若待检测Modem信号与数据库中某已知Modem信号相似度较高,则认为待检测Modem信号为该已知类Modem产生;反之,则认为待检测Modem信号为新型未知Modem信号并将其存储至数据库中,并按照步骤2至步骤4的方式对Modem信号数据集和水声Modem属性智能识别模型进行动态更新。
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公开(公告)号:CN110113314A
公开(公告)日:2019-08-09
申请号:CN201910292305.7
申请日:2019-04-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 北京奇安信科技有限公司
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种用于动态威胁分析的网络安全领域知识图谱构建方法及装置,该方法包含:刻画系统漏洞和网络服务导致的威胁转移关系;利用图论知识构建网络动态威胁分析知识图谱模型;结合通用漏洞评价标准和贝叶斯计算威胁转移概率;利用威胁与漏洞、服务间的关联规则,生成网络威胁知识图谱,并进行环路消解。本发明依据网络攻击与系统漏洞及业务应用之间相互影响关系,并结合通用漏洞评分标准及贝叶斯公式分析网络威胁转移概率,对构建知识图谱进行修正,消解多节点间威胁传递环路,可以完整地展现攻击全貌,提高网络取证效率,为威胁线索发现和溯源取证提供依据。
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公开(公告)号:CN110113314B
公开(公告)日:2021-05-14
申请号:CN201910292305.7
申请日:2019-04-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 北京奇安信科技有限公司
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种用于动态威胁分析的网络安全领域知识图谱构建方法及装置,该方法包含:刻画系统漏洞和网络服务导致的威胁转移关系;利用图论知识构建网络动态威胁分析知识图谱模型;结合通用漏洞评价标准和贝叶斯计算威胁转移概率;利用威胁与漏洞、服务间的关联规则,生成网络威胁知识图谱,并进行环路消解。本发明依据网络攻击与系统漏洞及业务应用之间相互影响关系,并结合通用漏洞评分标准及贝叶斯公式分析网络威胁转移概率,对构建知识图谱进行修正,消解多节点间威胁传递环路,可以完整地展现攻击全貌,提高网络取证效率,为威胁线索发现和溯源取证提供依据。
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