一种未知协议逆向分析与特征提取方法

    公开(公告)号:CN119155365A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411571962.2

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种未知协议逆向分析与特征提取方法,包括提取混合未知协议数据包的报文,然后采用ABNF语法核心规则映射表,将所提取的报文按字节划分为具有附加属性的令牌;进行不同报文中令牌的相似性计算,得到不同报文之间令牌的令牌格式距离;基于所述令牌格式距离,采用文本相似度度量算法,获取不同报文之间的报文格式距离;基于所述报文格式距离,采用DBSCAN算法进行不同报文的聚类;对于聚类形成的每种报文类别,对报文中出现区域相似度值跃变的区域内容进行提取,并将其标记为未知协议的特征字符。该方法利用协议逆向技术,可以有效实现对未知协议的逆向分析和特征提取。

    一种基于智能云平台的多维监控方法

    公开(公告)号:CN117376089A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311222384.7

    申请日:2023-09-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能云平台的多维监控方法,包括:将不同的监控对象根据层级进行编号;将不同层级的设备根据调用关系中的最底层进行编号,若已存在最底层则根据此底层进行编号,在重复进行后,并根据编号形成不同的业务模块;利用数据采集器采集监控对象的多维监控数据,多维监控数据通过数据传输方式发送至智能云平台;本发明可解决告警量大和告警定位效率底下的痛点,基于不同层级之间的调用关系数据进行分析,识别到业务模块及相关设备对象,从而形成业务模块和设备之间的多维度数据,异常检测也由机器维度更改为业务模块维度,减少检测对象的数量,在分析异常时,沿着业务模块到机器的层级关系可查找出异常点。

    一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法

    公开(公告)号:CN119250183B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411775252.1

    申请日:2024-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法,包括实时获取开源威胁情报社区平台的网络安全情报;按照预定义的多维特征属性优化大语言模型的提示词,并对网络安全情报进行威胁情报的多维特征属性提取;根据提取到的威胁情报的多维特征属性,构建威胁情报的网状图形关系结构数据库;根据网状图形关系结构数据库,构建威胁情报知识图谱;查询威胁情报知识图谱,标记攻击行为特征,连接攻击行为特征点,生成攻击行为特征子图。本发明方法使得安全团队能够快速响应新兴威胁,提高了对网络安全威胁的应对能力。

    一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法

    公开(公告)号:CN119250183A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411775252.1

    申请日:2024-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法,包括实时获取开源威胁情报社区平台的网络安全情报;按照预定义的多维特征属性优化大语言模型的提示词,并对网络安全情报进行威胁情报的多维特征属性提取;根据提取到的威胁情报的多维特征属性,构建威胁情报的网状图形关系结构数据库;根据网状图形关系结构数据库,构建威胁情报知识图谱;查询威胁情报知识图谱,标记攻击行为特征,连接攻击行为特征点,生成攻击行为特征子图。本发明方法使得安全团队能够快速响应新兴威胁,提高了对网络安全威胁的应对能力。

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