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公开(公告)号：CN110808947B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910898367.2
申请日：2019-09-23
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供了一种自动化的脆弱性量化评估方法及系统，通过对现有风险评估的信息进行研究，提取关键特征，并结合人工智能相关算法进行自动化的风险量化分析，客观反映脆弱性的影响大小，简化打分因素，并解决随着时间变化对风险评估产生的影响。本发明的优点在于，通过对CVSS打分进行学习，与网络搜索的客观结果相结合，自动化的得到脆弱性评估值，简化了打分步骤，降低了主观因素对评估结果的影响。
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公开(公告)号：CN110808947A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910898367.2
申请日：2019-09-23
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供了一种自动化的脆弱性量化评估方法及系统，通过对现有风险评估的信息进行研究，提取关键特征，并结合人工智能相关算法进行自动化的风险量化分析，客观反映脆弱性的影响大小，简化打分因素，并解决随着时间变化对风险评估产生的影响。本发明的优点在于，通过对CVSS打分进行学习，与网络搜索的客观结果相结合，自动化的得到脆弱性评估值，简化了打分步骤，降低了主观因素对评估结果的影响。
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公开(公告)号：CN110401625A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910172197.X
申请日：2019-03-07
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于关联分析的风险评估方法和系统。该方法首先使用基于关联分析的资产分析方法，采用基于属性和面向聚类的资产关联方法找到资产的关联资产集，并采用分级的方式依次对信息资产、应用系统、软件资产、硬件资产和人员资产进行分析，确定资产的机密性价值、完整性价值、可用性价值，进而得到资产的重要性价值；其次使用基于关联分析的威胁分析方法对信息系统进行威胁分析，得到信息系统所面临的威胁；然后使用基于关联分析的脆弱性分析方法进行脆弱性分析，得到系统存在的脆弱性信息的集合；接着采用基于关联分析的风险分析方法进行风险分析，确定存在的风险和风险等级；最后采用威胁和脆弱性关联分析方法调整其中某些风险的等级。
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公开(公告)号：CN110401625B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910172197.X
申请日：2019-03-07
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于关联分析的风险评估方法和系统。该方法首先使用基于关联分析的资产分析方法，采用基于属性和面向聚类的资产关联方法找到资产的关联资产集，并采用分级的方式依次对信息资产、应用系统、软件资产、硬件资产和人员资产进行分析，确定资产的机密性价值、完整性价值、可用性价值，进而得到资产的重要性价值；其次使用基于关联分析的威胁分析方法对信息系统进行威胁分析，得到信息系统所面临的威胁；然后使用基于关联分析的脆弱性分析方法进行脆弱性分析，得到系统存在的脆弱性信息的集合；接着采用基于关联分析的风险分析方法进行风险分析，确定存在的风险和风险等级；最后采用威胁和脆弱性关联分析方法调整其中某些风险的等级。
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公开(公告)号：CN116232708A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310124597.X
申请日：2023-02-02
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种基于文本型威胁情报的攻击链构建与攻击溯源方法和系统。该方法包括：采集已知攻击组织的攻击事件的文本型威胁情报，对采集的数据进行数据预处理操作，使其符合后续分析需求；其次，利用采集的文本型威胁情报抽取网络安全实体与关系，构成网络安全事件描述三元组；然后，对于网络安全事件描述三元组，基于时间线与逻辑顺序，构建安全事件攻击链；最后，利用安全事件攻击链训练攻击组织特征模型，并基于该模型进行未知来源攻击事件的溯源预测。本发明从文本型威胁情报出发，从中抽取网络安全事件攻击链，并结合已知攻击来源，为攻击组织刻画攻击特征模型，能够有效服务于网络安全人员对未知来源的网络安全事件的溯源与追责工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102447695A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110359347.1
申请日：2011-11-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种识别业务系统中关键攻击路径的方法，属于网络信息安全技术领域。本方法为：1)综合业务系统数据流、系统脆弱性、安全威胁和安全措施各要素，创建业务系统的攻击模型；2)对所建攻击模型进行分析，并基于模型分析结果构建包含所有攻击路径的脆弱性利用图；3)将脆弱性利用图转换为标准有向图，采用最短路径方法对标准有向图进行分析，识别出攻击者能到达各目标的关键攻击路径。本发明具有比传统攻击图更好的可扩展性，同时能有效降低关键攻击路径识别的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN101820413A
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN201010033849.0
申请日：2010-01-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种网络安全最佳防护策略的选择方法，属于网络安全技术领域。本方法为：1)解析用户配置信息，并采集攻防过程中的主机信息、链路信息、服务信息、防护系统信息，以及经济成本信息和资产重要性信息；2)对采集的信息进行统计分析和关联分析，输出分析结果；3)根据分析结果计算防护策略绩效和攻击策略绩效；4)根据用户配置信息和3)中的计算结果，建立攻防双方的静态贝叶斯博弈模型；5)根据所建立的静态贝叶斯博弈模型计算贝叶斯纳什均衡，将贝叶斯纳什均衡时的防护策略确定网络安全防护策略。相对于现有技术，本发明综合各种因素为网络安全管理员提供最佳的防护策略。
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公开(公告)号：CN115114498B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202110286268.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于多维度的网络空间人物画像方法，其步骤包括：1)构建网络空间的人物画像体系，所述人物画像体系包括人物的基本信息、个人经历、社交信息、用户标签和社会关系；2)对于一目标人物，爬取该目标人物的基本信息和社交信息计算该目标人物的社交影响指数；3)获取该目标人物的个人经历；4)利用该目标人物的年龄阶段、职业所涉及行业作为目标人物标记身份标签人物标记身份标签；5)根据该目标人物在社交媒体Twitter和微博中发布的消息数量，计算权重γTwitter、γWeibo，并计算消息中词语的TF‑IDF值与对应权重相乘，选取TF‑IDF值靠前若干词语作为该目标人物的兴趣标签。
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公开(公告)号：CN116662557A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210141506.9
申请日：2022-02-16
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种网络安全领域内的实体关系抽取方法及装置，涉及网络安全领域，本发明依据网络安全领域关注目标的特征，通过穷举多源异构网络安全数据的句子中达到一定长度的片段，生成每个片段的语义矩阵，从而提升实体识别模型的准确度；并在此基础上对实体对向量进行重新编码，将实体主客体边界、实体类型与属性特征补充到关系抽取模型的输入中，以获得结果更准确的关系抽取模型，减少错误传播的方法。进一步地，本发明通过对无法识别出实体类型且出现频率较高的片段进行筛选判断，将其补充到实体类型集合和实体关系集合中，进行持续优化和反馈，提高模型的识别广度和准确率。
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公开(公告)号：CN116599929A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310524079.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L61/5007 , H04L69/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入与生成模型的IP地址定位方法，其步骤包括：1)采集多个已知IP设备的地理位置以及辅助定位特征；2)根据所述辅助定位特征构建由各IP节点构成的图结构；3)利用图嵌入模型生成所述图结构中每个IP节点的特征向量；4)对每一IP设备的地理位置信息进行离散化处理，将同一区域内的IP设备设置相同的地理信息离散编码；5)使用生成模型对每个IP节点的特征向量进行特征降维，并用该IP节点对应的地理信息离散编码进行监督训练优化生成模型，将优化后的生成模型作为降维网络；6)对于一待定位的IP设备k，生成该IP设备k的特征向量并将其输入降维网络，预测得到该IP设备k的定位结果。
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