漏洞检测方法及系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117972714A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410026624.4

    申请日:2024-01-09

    IPC分类号: G06F21/57 G06F21/56

    摘要: 本发明涉及软件测试技术领域,尤其涉及一种漏洞检测方法;包括步骤S1,确定检测范围;步骤S2,选取校准文件;步骤S3,确定疑似漏洞文件;步骤S4,漏洞分类;步骤S5,文件储存;本发明通过在历史数据库中选择与执行文件内容匹配的历史执行文件作为校准文件,并对执行文件的路径来源进行分析,对于来源不明的执行文件初步判定为疑似漏洞文件,并通过对疑似漏洞文件进行代码匹配,检测是否输入新增代码,通过对新增代码段进行漏洞匹配,以判定漏洞级别,对高危漏洞及时拦截,实现对恶意文件的实时监测和拦截,通过筛选出存在新增代码的执行文件进行漏洞匹配,减少对整体执行文件的计算时间,以增加检测的实时性。

    一种用于企业局域网络的上网行为监管平台

    公开(公告)号:CN114785720B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202210367620.3

    申请日:2022-04-08

    发明人: 陈艳 赵春健

    IPC分类号: H04L43/12 H04L9/40

    摘要: 本发明涉及一种用于企业局域网络的上网行为监管平台,尤其涉及局域网安全技术领域,包括,用户创建模块,用以创建用户ID、登录密钥和访问密钥;用户验证模块,用以对登录用户进行身份权限验证,其与所述用户登录模块连接;行为监管模块,用以对用户访问行为进行实时监控,其与所述用户验证模块连接;信息推送模块,用以根据访问行为进行信息推送,其与所述行为监管模块连接;安全分析模块,用以对用户访问行为进行安全分析,其与所述行为监管模块连接;处理模块,用以根据安全分析结果控制限制用户访问状态,其与所述安全分析模块连接。本发明有效提高了用户企业局域网访问的安全性。

    一种基于机器学习的数据安全交换系统及方法

    公开(公告)号:CN114707181B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202210366075.6

    申请日:2022-04-08

    发明人: 杨莹 赵春健

    IPC分类号: G06F21/62 G06F16/25 G06N20/00

    摘要: 本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的数据安全交换系统,系统包括,内设数据存储模块、自主学习模块、数据抓取模块、数据判定模块,数据判定模块用以对请求录入的数据进行安全判断,对于判定合格的数据数据判定模块将请求录入的数据传递至内设数据存储模块,自主学习模块对录入的数据进行机器学习,学习过程中设置有学习等级,不同的学习等级对应不同学习效果。本发明通过设置学习等级确定不同的学习效果,减小可疑数据的学习效果的影响,增加自主学习的准确性,同时,对于低质量的学习数据设置数据占比,限定低质量数据的录入,减小低等级数据对自主学习的影响。

    一种用于企业局域网络的上网行为监管平台

    公开(公告)号:CN114785720A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210367620.3

    申请日:2022-04-08

    发明人: 陈艳 赵春健

    IPC分类号: H04L43/12 H04L9/40

    摘要: 本发明涉及一种用于企业局域网络的上网行为监管平台,尤其涉及局域网安全技术领域,包括,用户创建模块,用以创建用户ID、登录密钥和访问密钥;用户验证模块,用以对登录用户进行身份权限验证,其与所述用户登录模块连接;行为监管模块,用以对用户访问行为进行实时监控,其与所述用户验证模块连接;信息推送模块,用以根据访问行为进行信息推送,其与所述行为监管模块连接;安全分析模块,用以对用户访问行为进行安全分析,其与所述行为监管模块连接;处理模块,用以根据安全分析结果控制限制用户访问状态,其与所述安全分析模块连接。本发明有效提高了用户企业局域网访问的安全性。

    一种基于机器学习的数据安全交换系统及方法

    公开(公告)号:CN114707181A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210366075.6

    申请日:2022-04-08

    发明人: 杨莹 赵春健

    IPC分类号: G06F21/62 G06F16/25 G06N20/00

    摘要: 本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的数据安全交换系统,系统包括,内设数据存储模块、自主学习模块、数据抓取模块、数据判定模块,数据判定模块用以对请求录入的数据进行安全判断,对于判定合格的数据数据判定模块将请求录入的数据传递至内设数据存储模块,自主学习模块对录入的数据进行机器学习,学习过程中设置有学习等级,不同的学习等级对应不同学习效果。本发明通过设置学习等级确定不同的学习效果,减小可疑数据的学习效果的影响,增加自主学习的准确性,同时,对于低质量的学习数据设置数据占比,限定低质量数据的录入,减小低等级数据对自主学习的影响。