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公开(公告)号：CN106027559B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610523216.5
申请日：2016-07-05
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明提供了一种基于网络会话统计特征的大规模扫描行为的检测方法，属于互联网安全技术领域。本发明对捕获的原始网络数据，按协议类型筛选分类；再从数据中还原每个会话，将会话按照源IP聚类；统计每个IP所有会话的异常返回值数目，计算出异常返回值与正常返回值的数目比值；分析每个IP所有会话的请求模式，观察异常返回值对应的请求模式是否一致；根据比值和请求模式判断是否有攻击行为，当有攻击行为时，获取攻击者和攻击目标的IP信息，并相应地做出处理措施。本发明的实际可行性十分高，检测方法具有普遍性，可以识别出攻击者对任意IP做扫描的情况，并有机率检测未知的攻击方式。
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公开(公告)号：CN104780178B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510212942.0
申请日：2015-04-29
申请人： 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种用于防止TCP攻击的连接管理方法。该方法包括：获取TCP连接中原始数据包的连接状态和五元组信息，基于原始数据包的五元组信息生成第一层流表的链表；基于第一层流表选择TCP连接中连接状态为第三次握手的原始数据包之后的数据包作为安全数据包；根据安全数据包的五元组信息和负载数据生成第二层流表的链表。该方法通过第一层流表来过滤TCP攻击报文，在第二层流表中缓存安全数据流的负载数据，不仅能防止TCP攻击，还能实时更新服务器的缓存，及时释放僵死连接，高效管理服务器端的缓存资源。
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公开(公告)号：CN104780178A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510212942.0
申请日：2015-04-29
申请人： 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L63/1458 , H04L67/143
摘要： 本发明公开了一种用于防止TCP攻击的连接管理方法。该方法包括：获取TCP连接中原始数据包的连接状态和五元组信息，基于原始数据包的五元组信息生成第一层流表的链表；基于第一层流表选择TCP连接中连接状态为第三次握手的原始数据包之后的数据包作为安全数据包；根据安全数据包的五元组信息和负载数据生成第二层流表的链表。该方法通过第一层流表来过滤TCP攻击报文，在第二层流表中缓存安全数据流的负载数据，不仅能防止TCP攻击，还能实时更新服务器的缓存，及时释放僵死连接，高效管理服务器端的缓存资源。
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公开(公告)号：CN104657108B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510081271.9
申请日：2015-02-15
申请人： 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明公开了一种微处理器的软件模拟器的事件队列的管理方法及系统，克服现有技术中微处理器的软件模拟器的事件队列的效率低下的不足。该方法包括：将事件队列存储在循环数组中；所述循环数组中包含多个表项，每个表项对应所述软件模拟器的一个时钟周期；将所述循环数组中的每个表项与预设的线性链表一一对应，每个表项的头指针和尾指针分别指向对应线性链表的头元素和尾元素；每个线性链表存储应该在对应表项所代表的时钟周期内触发的事件；将全局周期指针指向当前时钟周期所对应的表项；当一个时钟周期模拟结束后，将所述全局周期指针前进一个表项。本发明的实施例在事件插入、事件查询和事件剔除方面都具有很高的效率。
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公开(公告)号：CN106027559A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610523216.5
申请日：2016-07-05
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04L29/06
CPC分类号： H04L63/1416
摘要： 本发明提供了一种基于网络会话统计特征的大规模扫描行为的检测方法，属于互联网安全技术领域。本发明对捕获的原始网络数据，按协议类型筛选分类；再从数据中还原每个会话，将会话按照源IP聚类；统计每个IP所有会话的异常返回值数目，计算出异常返回值与正常返回值的数目比值；分析每个IP所有会话的请求模式，观察异常返回值对应的请求模式是否一致；根据比值和请求模式判断是否有攻击行为，当有攻击行为时，获取攻击者和攻击目标的IP信息，并相应地做出处理措施。本发明的实际可行性十分高，检测方法具有普遍性，可以识别出攻击者对任意IP做扫描的情况，并有机率检测未知的攻击方式。
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公开(公告)号：CN104657108A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510081271.9
申请日：2015-02-15
申请人： 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要： 本发明公开了一种微处理器的软件模拟器的事件队列的管理方法及系统，克服现有技术中微处理器的软件模拟器的事件队列的效率低下的不足。该方法包括：将事件队列存储在循环数组中；所述循环数组中包含多个表项，每个表项对应所述软件模拟器的一个时钟周期；将所述循环数组中的每个表项与预设的线性链表一一对应，每个表项的头指针和尾指针分别指向对应线性链表的头元素和尾元素；每个线性链表存储应该在对应表项所代表的时钟周期内触发的事件；将全局周期指针指向当前时钟周期所对应的表项；当一个时钟周期模拟结束后，将所述全局周期指针前进一个表项。本发明的实施例在事件插入、事件查询和事件剔除方面都具有很高的效率。
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公开(公告)号：CN108055246B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201711227117.3
申请日：2017-11-29
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
发明人： 孙波 , 张建松 , 司成祥 , 李应博 , 张伟 , 杜雄杰 , 姜栋 , 房婧 , 姚姗 , 高昕 , 李轶夫 , 刘成 , 侯美佳 , 盖伟麟 , 王亿芳 , 董建武 , 胡晓旭 , 王梦禹 , 毛蔚轩 , 张泽亚 , 李胜男
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明提供了一种非正常网络空间资产自动加入黑名单的控制系统，其包括检测单元、接收单元、处理模块，通过处理模块对企业的网络空间资产进行处理，将检测到的企业同一IP上绑定超过预定数目个域名或同一域名上绑定超过预定数目个数据，则将其加入黑名单，并只获取该IP的预定数目个域名或域名上的预定数目个数据。本发明通过处理模块将非正常企业IP的域名以及非正常企业域名的数据加入黑名单，使得本发明能够将网络中真正重要的网络资产过滤后，再进行安全分析。本发明通过将非正常网络空间资产加黑后，可以快速实现企业对网络资产进行处理，使企业的网络资产都是企业的真实资产。
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公开(公告)号：CN107563429A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710743140.1
申请日：2017-08-25
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京百分点信息科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请实施例公开了一种网络用户群体的分类方法及装置，该方法包括获取待分类的网络用户进行网络访问的历史数据，所述待分类的网络用户为其历史数据与预定的目标用户特征相匹配的用户；根据预先建立的用户分类模型、所述历史数据和所述目标用户特征，确定所述待分类的网络用户所属的类别信息。利用本申请实施例，通过预定的目标用户特征选取相匹配的历史数据，基于所述历史数据的全部内容确定待分类的网络用户所属的类别信息，从整体上充分挖掘待分类的网络用户的全部历史数据，以此为依据确定待分类的网络用户所属的类别信息，从而使得目标用户符合条件的程度较高，提高了类别信息准确性。
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公开(公告)号：CN106101104A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610423577.2
申请日：2016-06-15
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC分类号： H04L63/1483 , H04L61/1511
摘要： 本发明提供了一种基于域名解析的恶意域名检测方法和系统，该方法包括:获取域名解析的请求解析数据，对域名解析的解析数据进行数据清洗，根据已知的恶意域名网站黑、白名单，过滤掉恶意域名与非恶意域名；再根据域名字符串特征以及解析日志时间属性，判断域名是否为恶意域名，输出疑似恶意域名。本发明基于HADOOP大数据分析平台，可以全量分析用户的访问域名情况，挖掘出潜在的恶意域名。并且，进一步通过分析可以确定恶意程序服务器IP地址，可以针对IP地址进行封杀，此外，还可以找出受恶意程序感染的肉鸡IP，及时提醒用户杀毒，遏制恶意程序的扩散。
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公开(公告)号：CN103795590B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201310743888.3
申请日：2013-12-30
申请人： 北京天融信软件有限公司 , 北京天融信网络安全技术有限公司 , 北京天融信科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC分类号： H04L12/26
摘要： 本发明公开了一种网络流量检测阈值的计算方法，属于网络流量检测领域。本发明一种网络流量检测阈值的计算方法包括步骤：获取网络访问中的目的地址被访问的次数；根据所述目的地址被访问的次数计算网络流量检测的告警阈值。本发明提供的一种网络流量检测阈值的计算方法运用于DDOS检测和流量监测设备，为网络管理员进行DDOS检测和网络流量监测的告警阈值设置提供了参考依据，避免了由于没有实际的参考依据而出现的DDOS监测和网络流量监测的不准确性。
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