一种基于C4.5决策树的手机特征检测优化改进算法

    公开(公告)号:CN109886017A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910066867.X

    申请日:2019-01-24

    IPC分类号: G06F21/55 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于C4.5决策树的手机特征检测优化改进算法。本发明在C4.5算法基础上,对各个因子计算信息增益和信息增益比的过程中,针对不同因子的划分给予一个权重参数,使得不同因子的信息增益度数据差异相比于之前更大,从而提升机器学习对不同用户使用特征差异性的识别,增加了结果的可信度。本发明通过分析记录手机用户的使用特征,并将当前手机使用者的特征与手机用户的特征进行匹配,从而判断出手机的用户是否合法,使手机不会被第三方用户非法使用。本发明旨在通过改进优化C4.5决策树机器学习算法提升手机特征检测准确率,更加精准识别手机的非法使用操作。

    一种密钥异构防御方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109413092A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201811386581.1

    申请日:2018-11-20

    IPC分类号: H04L29/06

    摘要: 本发明公开了一种密钥异构防御方法。本发明采用的技术方案为:用户端上的用户根据自己的需求发起服务请求,转发控制端在接收到用户服务请求信息后,向缓存池申请加密,缓存池返回两种加密方式给分发器,并将其中一种加密方式的解密方式同步给要接收该信息的执行体,分发器采用有解密方式的加密方式后将加密后的信息与另一种加密方式传送给执行体,重复使用该方法生成2n种加密、解密方式,其中n为执行体的个数;执行体接收加密信息后,解密该信息生成结果信息,并将结果信息加密后返回给表决器,表决器根据表决算法做出表决将结果返回给用户。本发明迷惑攻击者的同时也解决了变换加密方式后执行体解密方式延迟造成的执行体非外界攻击异常。

    一种基于近邻相似性的网络攻击目标预测方法

    公开(公告)号:CN106453417B

    公开(公告)日:2019-01-22

    申请号:CN201611103522.X

    申请日:2016-12-05

    IPC分类号: H04L29/06

    摘要: 本发明公开了一种基于近邻相似性的网络攻击目标预测方法。目前的威胁预测方法都是针对攻击行为进行预测和分析,没有对进一步的攻击目标进行预测。本发明采用的技术方案为:首先,进行安全事件预处理,进行归一化处理,去除冗余及误报;然后,将预处理后的安全事件,通过与事先定义好的规则库匹配,进行关联分析,重构攻击场景;最后,通过对攻击目标的主机地址、开放端口以及操作系统与近邻主机的这些属性相似性进行计算,实现对下一步网络攻击目标的预测。本发明为管理员准备应对策略提供根据,实现对网络攻击的预测功能,提升了网络整体安全性。

    一种多源网络安全事件的采集与同步方法

    公开(公告)号:CN106789967B

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201611105093.X

    申请日:2016-12-05

    IPC分类号: H04L29/06 H04L29/08

    摘要: 本发明公开了一种多源网络安全事件的采集与同步方法。目前多源网络安全事件采集过程中,存在各设备本地时间不同步的问题。本发明的步骤包括:1)多源网络安全事件采集,事件采集端实时采集网络安全设备产生的事件并存储至ehcache缓存框架中;2)事件源时间同步校对,每个事件源均以服务端的时间为基准进行同步;3)ehcache缓存框架中的节点采用远程方法调用RMI机制与ehcache缓存框架的其他节点进行事件同步;4)服务端从ehcache缓存框架中实时读取事件信息,并进行处理。本发明采用发送同步数据包、计算网络延迟和本地时间差的方式,实时、准确得出各设备与服务端的时间差值,来对事件源进行同步,具有易于实现、精确同步的优点。