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公开(公告)号：CN113037730A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110221394.3
申请日：2021-02-27
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： H04L29/06 , H04L12/851 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统，包含：通过对原始流量数据集进行预处理来获取用于作为深度学习模型输入的流量数据包向量；将流量数据包向量分别输入到已训练的多通道CNN模型和LSTM模型中进行并行学习，通过多通道CNN模型提取数据包空间特征，通过LSTM模型提取流量时序特征；将数据包空间特征和流量时序特征进行向量拼接，得到全方位流量特征向量；将全方位流量特征向量输入到神经网络全连接层，通过流量类型概率来获取加密流量分类类型。本发明能够从空间特征和时间特征的角度全方位自动提取和利用流量特征，提升加密流量的分类能力，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN113037730B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110221394.3
申请日：2021-02-27
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： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于多特征学习的网络加密流量分类方法及系统，包含：通过对原始流量数据集进行预处理来获取用于作为深度学习模型输入的流量数据包向量；将流量数据包向量分别输入到已训练的多通道CNN模型和LSTM模型中进行并行学习，通过多通道CNN模型提取数据包空间特征，通过LSTM模型提取流量时序特征；将数据包空间特征和流量时序特征进行向量拼接，得到全方位流量特征向量；将全方位流量特征向量输入到神经网络全连接层，通过流量类型概率来获取加密流量分类类型。本发明能够从空间特征和时间特征的角度全方位自动提取和利用流量特征，提升加密流量的分类能力，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN113037731A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110221397.7
申请日：2021-02-27
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： H04L29/06
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于SDN架构和蜜网的网络流量控制方法及系统，包含：设置于控制层的SDN控制器、及与控制器连接的蜜网；所述SDN控制器设置于蜜网上层，通过SDN控制器所在的控制层维护蜜网中各服务，并针对恶意流量选取最合适蜜罐来转发；所述控制层还包含：用于通过检测外部网络接入流量来获取攻击信息的包检测模块、用于维护蜜罐服务拓扑信息的拓扑地图模块、用于收集蜜罐回应并根据预设规则选择最佳回应反馈的连接选择模块及用于通过检查蜜罐指纹信息筛选暴露蜜罐的回应筛选模块。本发明能够对异常攻击流量进行精确控制和丢弃，进而对攻击者恶意行为进行更加全面的记录，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113011163B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110222535.3
申请日：2021-02-27
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： G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习模型的复合文本多分类方法及系统，包含：将复合文本转换至词语粒度级的文本表示，对转换后的词语粒度级文本表示进行预处理，并通过词嵌入方法表示为词向量；将词向量作为深度学习模型输入，通过模型CNN卷积层提取文本特征，选取卷积后向量，并保留全局部分序列关联信息，通过模型self‑attention层为文本特征向量附加权重并进行等长向量序列拼接，利用模型LSTM循环层提取文本特征向量；通过模型池化层对文本特征向量进行平均化操作，并利用softmax分类器获取输入的文本类别概率，依据概率大小来获取文本分类结果。本发明可解决复合文本精确多分类问题，满足自然语言文本多分类预测识别的实际应用。
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公开(公告)号：CN113037731B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110221397.7
申请日：2021-02-27
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： H04L9/40
摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于SDN架构和蜜网的网络流量控制方法及系统，包含：设置于控制层的SDN控制器、及与控制器连接的蜜网；所述SDN控制器设置于蜜网上层，通过SDN控制器所在的控制层维护蜜网中各服务，并针对恶意流量选取最合适蜜罐来转发；所述控制层还包含：用于通过检测外部网络接入流量来获取攻击信息的包检测模块、用于维护蜜罐服务拓扑信息的拓扑地图模块、用于收集蜜罐回应并根据预设规则选择最佳回应反馈的连接选择模块及用于通过检查蜜罐指纹信息筛选暴露蜜罐的回应筛选模块。本发明能够对异常攻击流量进行精确控制和丢弃，进而对攻击者恶意行为进行更加全面的记录，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113033614A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110221395.8
申请日：2021-02-27
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： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种网络流量数据处理方法及系统，用于网络流量分类检测，包含：对原始网络流量数据集中不平衡数据进行采样并通过加入噪声来获取待处理数据，其中，不平衡数据为网络流量各类分布占比小于设定条件值类型的流量数据；对待处理数据进行标准化处理，并基于数据生成器生成样本数据；将样本数据添加至原始网络流量数据集中，组成用于网络流量分类检测的增强数据集。本发明采用数据生成器能够对采样数据的隐变量和似然函数精确处理，可以生成较为清晰的样本数据；且该方法可以对大型图像数据处理，在现实生活中具有较高的应用前景，在硬件上处理效率高，优化过程较为简单。
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公开(公告)号：CN113011163A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110222535.3
申请日：2021-02-27
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： G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习模型的复合文本多分类方法及系统，包含：将复合文本转换至词语粒度级的文本表示，对转换后的词语粒度级文本表示进行预处理，并通过词嵌入方法表示为词向量；将词向量作为深度学习模型输入，通过模型CNN卷积层提取文本特征，选取卷积后向量，并保留全局部分序列关联信息，通过模型self‑attention层为文本特征向量附加权重并进行等长向量序列拼接，利用模型LSTM循环层提取文本特征向量；通过模型池化层对文本特征向量进行平均化操作，并利用softmax分类器获取输入的文本类别概率，依据概率大小来获取文本分类结果。本发明可解决复合文本精确多分类问题，满足自然语言文本多分类预测识别的实际应用。
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