基于LSTM和GAT算法的网络攻击行为检测方法、系统及终端

    公开(公告)号:CN115865458B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202211491384.2

    申请日:2022-11-25

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本申请公开了一种基于LSTM和GAT算法的网络攻击行为检测方法、系统及终端,该方法包括:基于待检测的网络攻击行为序列,生成嵌入向量集合;将每个嵌入向量分别输入LSTM模块和GAT模块,分别获取序列模式向量和结构模式向量;对序列模式向量和结构模式向量进行对比学习,获取对比损失得分;将序列模式向量和结构模式向量输入多层感知机,获取预测损失得分;根据对比损失得分和预测损失得分,利用混合损失训练数据增强编码器和分类器,获取网络攻击行为检测结果。该系统包括:嵌入向量集合生成模块、双视角信息捕获模块、对比学习模块、多层感知模块和联合优化模块。通过本申请,能够有效提高网络攻击行为检测结果的准确性和可靠性。

    一种安全智能网关系统、数据传输方法

    公开(公告)号:CN115720171A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211515168.7

    申请日:2022-11-30

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明提供一种安全智能网关系统、数据传输方法,包括:业务系统、蜜罐、统一身份认证平台对接系统,网关接入模块,用于实现业务系统的接入操作,通过接入业务系统实现公司业务系统流量管控,基于业务自身的转发和处理逻辑实现业务访问请求的转发、阻断与引流;实现流量选择性校验和基于控制网关检测结果的定向流量转发功能;网关控制模块,用于实现以登录状态检测和身份实名认证为基础的安全检测功能;实现IP校验,根据现有第三方威胁感知平台黑名单统计结果构建情报IP数据库,开放接口对接控制网关,控制网关基于威胁情报IP数据库对请求进行研判,并将研判结果返回网关接入模块。本发明有助于提高远程业务办理的安全性,有效防止非法入侵。

    一种基于深度学习的恶意程序攻击识别方法、系统及终端

    公开(公告)号:CN115883160A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211491425.8

    申请日:2022-11-25

    IPC分类号: H04L9/40 G06F21/56

    摘要: 本申请公开了一种基于深度学习的恶意程序攻击识别方法、系统及终端,该方法首先获取待测恶意攻击信息JSON字符串,根据所该字符串生成字符编码序列,然后对字符编码序列进行特征数据预处理,获取特征嵌入向量集合,其次,采用字符嵌入以及拼接的方法,根据字符编码序列形成上下文向量,并用上下文向量表示待测恶意攻击信息JSON字符串的全局特征;根据特征嵌入向量集合和全局特征,利用注意力机制捕获待测恶意攻击信息JSON字符串中的局部特征;然后对全局特征和局部特征进行拼接,生成攻击特征向量,最后根据攻击特征向量,对恶意程序攻击进行识别。通过本申请,能够有效提高恶意攻击程序识别的准确性和可靠性。