一种自适应调整访问权限的Probing攻击阻断方法

    公开(公告)号:CN117424758A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311738127.9

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本发明涉及网络安全领域,具体涉及一种自适应调整访问权限的Probing攻击阻断方法。阻断方法包括下列步骤:构建用户访问阻断函数;用户访问信息采集与计算;用户访问危险指数计算;基于得到的访问阻断阈值、得到的危险指数,判断是否满足危险指数大于访问阻断阈值,满足中断对方的访问,否则允许持续访问并不断重复以上步骤。本发明通过定义被访问资源敏感权限及暴露风险并细化访问操作深度实现了最小化访问单元,解决了权限浪费并避免了可能出现的越权行为。

    一种基于长短时神经网络的加密流量识别方法

    公开(公告)号:CN116248530A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202211588408.6

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于长短时神经网络的加密流量识别方法,步骤1,将待分类的加密应用程序的网络流量进行预处理,得到网络流量中每个网络流包含的数据包;步骤2,进行当前网络流量数据包的特征提取;步骤3,构建长短时神经网络流量检测模型,将M个连续的整合后网路流量数据包的特征作为模型输入;步骤4,进行长短时神经网络流量检测模型参数训练,即将带标签的网络流量特征输入到长短时神经网络流量检测模型,根据模型预测结果对加密网络应用程序的网络流量进行分类。与现有技术相比,本发明提出了一种端到端的加密流量分类方法,利用加密网络应用程序的时间序列数据样本的相关性实现了一种基于长短时记忆网络的深度学习的加密网络流量分类。

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