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公开(公告)号：CN115426133B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210962767.7
申请日：2022-08-11
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N5/02
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于异构特征簇的深度学习网络异常检测模型构建方法、检测方法和系统，针对同一网络流，利用专家知识抽取若干类别的网络安全特征数据，由每类网络安全特征数据构造对应的数据特征簇；为每类数据特征簇构建对应分支的异常检测模型，利用该类下的数据特征簇来组建异构特征数据集，并利用该异构特征数据集对分支异常检测模型进行训练；针对每个分支的异常检测模型输出，利用拟态裁决来确定最终网络异常检测结果。本发明基于同一网络系统导出的异构数据集，对多特征簇分别进行异常检测并通过综合仲裁输出，以能够准确、全面反映网络状态信息，有效屏蔽单检测器可能产生的检测错误，提升检测准确率。
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公开(公告)号：CN118264453A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410350737.X
申请日：2024-03-26
申请人： 紫金山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本申请公开了一种SRv6报文传输方法、装置、设备及介质，涉及网络安全技术领域，包括：报文发送端将预设共享密钥填充至第一原始SRv6报文得到第二原始SRv6报文；利用包含当前第一口令的发送端输入参数获取第一消息摘要，以得到携带当前第一口令的目标SRv6报文；基于当前第一口令获取下一第一口令，然后判定当前第一口令无效；报文接收端基于当前第二口令和报文接收端发送的目标SRv6报文获取接收端输入参数，若利用接收端输入参数生成的第二消息摘要和第一消息摘要相同，则判定目标SRv6报文通过校验，对当前第二口令进行更新得到下一第二口令。提高SRv6报文传输的网络通信安全性。
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公开(公告)号：CN117113246A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310905446.8
申请日：2023-07-18
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L9/40
摘要： 本发明提供一种基于孪生神经网络的流量异常检测方法及系统。该方法包括：步骤1：针对已标注有“正常”或“攻击”标签的每类流量数据集，利用K‑medoids算法将该类流量数据集聚类为M个子类，随机从每个子类中抽取一个样本以构建得到该类流量的训练集；步骤2：将所有类别流量的训练集组合在一起以构建得到一个小样本流量训练集；步骤3：构建孪生多层感知机，采用所述小样本流量训练集对所述孪生多层感知机进行训练得到流量异常检测模型；步骤4：将所述小样本流量训练集作为支持集，将待测流量样本与支持集中的样本同时输入至所述流量异常检测模型，得到检测结果。
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公开(公告)号：CN117061484A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311171200.9
申请日：2023-09-11
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04L61/5014 , H04L9/40
摘要： 本申请公开了DHCP处理方法、装置、攻击防御方法、设备及介质，DHCP处理方法能够针对外部设备发送的第一DHCP报文和拟态设备内部执行体发送的第二DHCP报文分别处理，处理时结合了拟态设备类型、报文类型、接口信息、缓存信息以及主、从执行体等信息，确保了拟态设备及外部设备之间的DHCP数据交互的有效性。动态主机配置协议攻击防御方法，基于上述DHCP处理方法，使得各个执行体输入相同的来自外部设备的DHCP报文，将各个执行体的输出结果进行拟态裁决，根据裁决结果发现并防御DHCP攻击。这样，基于DHCP协议的拟态设备能够在正常提供DHCP服务的情况下，有效预防DHCP攻击。
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公开(公告)号：CN116743454A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310690290.6
申请日：2023-06-09
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L69/22 , H04L69/163
摘要： 本发明公开了一种PCEP协议代理方法、装置、设备及可读存储介质，应用于通信技术领域，包括：获取原始PCEP协议报文；根据报文属性对原始PCEP协议报文中的目标报文进行处理，得到目标存储PCEP协议报文；根据建链拆链信息对原始PCEP协议报文中的建链拆链报文进行处理，得到链路报文信息；将目标存储PCEP协议报文和所述链路报文信息复制分发到各异构执行体。和当前利用PCEP协议进行通信代理时，根据已知风险进行防范相比，本发明对原始PCEP协议报文进行处理，进而复制分发到各异构执行体上，由于异构执行体可以通过异构化的执行过程保证系统在遭受未知威胁攻击时，可以应对未知威胁，故提高了PCEP拟态代理的安全性。
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公开(公告)号：CN116032610A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211704450.X
申请日：2022-12-29
申请人： 网络通信与安全紫金山实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本申请公开了一种路由攻击安全防护方法、装置、设备及存储介质，应用于路由节点，包括：对流入自身节点的用于对等体间路由信息交换的目标报文进行字段解析，得到所述目标报文的目标字段特征；将所述目标字段特征与规则库中基于可传递路由属性特性构造的攻击特征进行匹配，如果匹配成功，则判定所述目标报文为基于可传递路由属性特性构造的路由攻击报文；控制自身节点对所述目标报文进行丢包处理，使得自身节点不对所述目标字段特征进行存储及转移。本申请能够对路由攻击进行有效防护，从而保障网络安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115563532A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211123213.4
申请日：2022-09-15
申请人： 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分类号： G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/088 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于联邦半监督学习的流量分类方法及系统。该方法包括：构建无标签流量数据集和有标签流量数据集；中心服务器将全局模型分解为有监督学习参数与无监督学习参数并进行初始化；将参数和辅助代理发送至各客户端；客户端基于有监督学习参数、无监督学习参数和辅助代理利用本地的无标签流量数据集进行无监督训练，将无监督学习参数差异上传至中心服务器；中心服务器聚合更新各无监督学习参数；利用本地的有标签流量数据集进行有监督训练，将有监督学习参数差异、无监督学习参数差异发送至各客户端；基于最近邻搜索得到新的辅助代理，并在满足设定发送条件时，向各客户端发送新的辅助代理；迭代执行前述的2个步骤，直至满足停止条件。
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公开(公告)号：CN115426133A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210962767.7
申请日：2022-08-11
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于异构特征簇的深度学习网络异常检测模型构建方法、检测方法和系统，针对同一网络流，利用专家知识抽取若干类别的网络安全特征数据，由每类网络安全特征数据构造对应的数据特征簇；为每类数据特征簇构建对应分支的异常检测模型，利用该类下的数据特征簇来组建异构特征数据集，并利用该异构特征数据集对分支异常检测模型进行训练；针对每个分支的异常检测模型输出，利用拟态裁决来确定最终网络异常检测结果。本发明基于同一网络系统导出的异构数据集，对多特征簇分别进行异常检测并通过综合仲裁输出，以能够准确、全面反映网络状态信息，有效屏蔽单检测器可能产生的检测错误，提升检测准确率。
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公开(公告)号：CN114745128A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210309072.9
申请日：2022-03-28
申请人： 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
摘要： 本发明公开一种面向网络终端设备的信任估值方法及装置，该方法结合网络终端设备历史行为对其信任进行估值计算，并对其进行基于信任的安全管控，因此，将该节点从接入域到评估时刻的通信时段视为评估区间T，将其划分为t段评估间隔，认为正常设备节点有如下特征：倾向于忠诚、即大概率(概率不小于0.5)地正常转发数据；其面向域内交换设备节点的入向流量序列平稳，不得突发增长至域内服务资源承受阈值以上。本发明可支持网络基于终端设备历史行为对其实施基于信任的安全管控，并可应用于多种威胁场景、满足实际场景需求。
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公开(公告)号：CN110290110B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910452365.0
申请日：2019-05-28
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开一种基于冗余检测架构的加密恶意流量识别方法，包括：通过基于鱼群思想的粒子群优化算法构建多个稀疏自编码器冗余检测模型；将多个所述稀疏自编码器冗余检测模型组成冗余检测模型池，从所述冗余检测模型池中选择若干稀疏自编码器冗余检测模型作为初始冗余检测模型池；利用动态选择算法选取所述初始冗余检测模型池中若干稀疏自编码器冗余检测模型，作为冗余检测架构；通过所述冗余检测架构对加密流量中的加密恶意流量进行识别，对冗余检测架构中各稀疏自编码器冗余检测模型的识别结果进行裁决，判定加密恶意流量所属类别。本发明还公开一种基于冗余检测架构的加密恶意流量识别系统。本发明可降低计算成本，有利于保护合法用户的隐私性。
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