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公开(公告)号：CN102938769A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210475596.1
申请日：2012-11-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
Inventor： 袁春阳 , 杜跃进 , 孙波 , 许俊峰 , 王明华 , 李青山 , 徐小琳 , 何跃鹰 , 严寒冰 , 王营康 , 郑礼雄 , 张胜利 , 李洪生 , 轩志朋 , 王永建 , 林绅文 , 杨鹏 , 王进 , 张伟 , 郭承青
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明所述的一种Domain flux僵尸网络域名检测方法，是针对僵尸网络利用domain-flux技术进行定位及隐藏的问题，提出基于域名活动特征的僵尸网络域名检测方法。其方法步骤如下：接收并解析DNS响应报文，按固定时间间隔记录域名的IP解析内容；按照二级域名及解析ip对域名进行分组，得到多个域名集合，每集合包含一到多个域名；针对每个集合，计算集合内各域名从最初出现到最后出现的时间间隔，作为域名解析有效持续时间；计算集合内，各持续时间所占总域名的最大比重；根据预先定义阈值，输出使用domain-flux技术的域名列表。
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公开(公告)号：CN107087008B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201710382924.6
申请日：2017-05-26
Applicant: 北京立思辰新技术有限公司 , 杭州谷逸网络科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 胡浩 , 何小梅 , 金宪珊 , 陈钢 , 王明华 , 傅刚 , 刘青 , 李志 , 李远 , 侯海波 , 何跃鹰 , 张晓明 , 孙中豪 , 张嘉玮 , 刘中金 , 方喆君 , 摆亮 , 卓子寒 , 李建强
IPC: H04L29/06 , H04L12/931 , H04L29/08 , H04L12/26
Abstract: 本发明公开了基于医疗网络的安全监控方法和系统，包括自动识别当前医疗网络上连接的所有设备和设备类型，并提供实时的运行状态；对医疗网络上的每台设备数据交换的跟踪，分析确定每个连接设备的正常行为模式；实时分析判断异常的控制指令，根据需要实时隔离威胁并发送告警信息到网络管理平台。实现方法需要的设备有安全监视设备处理网络流量提取有用信息；远程服务器分析来自安全监视设备的数据并利用机器学习算法发现识别医疗网络上的设备，根据采集的信息对设备进行分类、确定每一台设备正确的行为模式，检测异常行为以及完成对异常行为的后处理。
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公开(公告)号：CN104424197A
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310364947.6
申请日：2013-08-20
Applicant: 北京启明星辰信息安全技术有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京启明星辰信息技术股份有限公司
CPC classification number: G06F17/3033 , G06F17/30404 , G06F17/3087
Abstract: 本发明公开了一种IP地址库检索方法及系统，涉及计算机网络领域。本发明公开的方法包括：将IP地址库构建成源代码，其中，构建的源代码包括IP地址哈希表、索引存储表以及确证函数的信息；将所述源代码编译成目标程序；通过所述目标程序对IP地址进行检索，检索得到所述IP地址归属地信息。本发明还公开了一种IP地址库检索系统。本申请技术方案具有加载速度快、低内存占用、检索速度快、地址库保密的优点，解决了传统IP地址库检索方法的缺陷。
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公开(公告)号：CN103605794A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310651985.X
申请日：2013-12-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/3089 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种网站分类方法，包括：获取网站的多维属性，利用集合对多维属性进行表示；针对表示多维属性的集合，进行自编码特征学习；利用自编码学习结果，进行网站聚类学习，得到用于进行网站分类的支持向量机SVM；步骤S104，对任意一个未经标注的网站进行分类时，先进行步骤S101和步骤S102，得到与该网站对应的自编码学习结果；然后将该结构输入到步骤S103得到的SVM中，进行网站分类，得到网站的类别。本发明的网站分类方法能高效准确的按照行业类别对网站进行分类，并且能快速侦测具有恶意特征的钓鱼网页；采用多维属性描述的方式，增加系统的便利性与通用性；且系统具有极强的稳定性。
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公开(公告)号：CN101702660A
公开(公告)日：2010-05-05
申请号：CN200910237594.7
申请日：2009-11-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种异常域名检测方法及其系统，方法包括：步骤1，接收并解析DNS响应报文，以预设的统计时间间隔为统计周期进行统计，在所述统计周期内生成包含DNS响应报文的信息和个数统计值的DNS解析统计向量集；步骤2，以预设的检测时间间隔为检测周期进行检测，在所述检测周期内按预设的检测特征对所述检测周期内生成的DNS解析统计向量集中的DNS解析统计向量进行检测特征统计，生成检测特征向量集，所述检测特征向量集中每个检测特征向量同一个域名对应；步骤3，对检测特征向量集中的检测特征向量进行检测，生成异常域名。本发明能够对未知异常域名进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103944788B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201410188835.4
申请日：2014-05-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是关于一种基于网络通信行为的未知木马检测方法，包括以下步骤：采集网络通信行为的原始数据；对采集到的原始数据进行预处理；根据木马通信特征，提取经预处理后数据中的特征；基于正常通信行为和木马通信行为，建立可疑规则库；及利用可疑规则库，对预处理后数据进行检测，以确定未知木马；其中，利用可疑规则库对预处理后数据的检测，实质上是对预处理后数据进行匹配的问题，是匹配可疑规则库中规则的过程。借由本发明，实现对未知木马的高效检测。
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公开(公告)号：CN103605794B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310651985.X
申请日：2013-12-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种网站分类方法，包括：获取网站的多维属性，利用集合对多维属性进行表示；针对表示多维属性的集合，进行自编码特征学习；利用自编码学习结果，进行网站聚类学习，得到用于进行网站分类的支持向量机SVM；步骤S104，对任意一个未经标注的网站进行分类时，先进行步骤S101和步骤S102，得到与该网站对应的自编码学习结果；然后将该结构输入到步骤S103得到的SVM中，进行网站分类，得到网站的类别。本发明的网站分类方法能高效准确的按照行业类别对网站进行分类，并且能快速侦测具有恶意特征的钓鱼网页；采用多维属性描述的方式，增加系统的便利性与通用性；且系统具有极强的稳定性。
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公开(公告)号：CN103544258B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310484503.6
申请日：2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种大数据多区间查询条件下的基数估计方法及装置，包括以下步骤：按照数值属性对大数据预先划分成多个分区；建立树形索引结构，每个分区作为树形索引结构的一个节点；获取待写入树形索引结构的数据源，对支持区间查询条件的数据源进行倒排索引处理；将经过倒排索引处理的数据源写入树形索引结构中的节点内，将数据源的相应部分分别写入数据文件及基数估算器内；根据区间查询条件在树形索引结构中查询满足区间查询条件的节点，得到节点中的基数估算器，对基数估算器进行逻辑处理，得到基数估算值。本发明通过降低数据的计算精度提高基数统计效率，在任意多区间查询条件下，具备较高的查询效率，使用了大数据增量更新技术提高索引数据在线更新效率。
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公开(公告)号：CN103544261B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310484663.0
申请日：2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种海量结构化日志数据全局索引管理方法，包括以下步骤：在数据存储子系统中在其内部的各个数据节点中建立关于结构化日志数据的局部数据块及索引信息，在全局索引服务器中建立全局索引表；客户端解析用户输入的查询请求，获取目标局部数据块的信息，客户端确认本地是否有全局索引服务器的地址信息，客户端根据包含有目标局部数据块的数据节点的地址信息向数据存储子系统中的相应数据节点发送远程调用请求；数据存储子系统汇总各数据节点的响应数据，将最终查询结果发送给客户端。本发明该方法有效地增加了系统的查询多样性和查询效率，并且提高了系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN103823751B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201310682073.9
申请日：2013-12-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明是关于一种基于特征注入的仿冒应用程序监测方法，包括以下步骤：步骤S1，获取待监测的应用程序；步骤S2，根据上述应用程序的文件结构，在待监测的应用程序中注入监测特征；步骤S3，对含有监测特征的应用程序进行数字签名；步骤S4，记录待监测应用程序被注入的监测特征与数字签名的配对信息；步骤S5，对被注入监测特征的应用程序进行监测；其中，在监测过程中，当捕获到的应用程序文件中含有被注入的监测特征时，如果该应用程序的数字签名与监测特征对应的签名不一致时，表明该捕获到的应用程序是仿冒应用程序；反之，表明不是仿冒应用程序。借由本发明，能够快速准确地识别仿冒应用程序，实现对仿冒应用程序的实时监测。
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