一种基于信任度的差异化入侵防御方法

    公开(公告)号:CN109347807A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811100663.5

    申请日:2018-09-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于信任度的差异化入侵防御方法,涉及网络安全技术领域。本发明提出了一种基于信任度的差异化入侵防御方法,通过对角色的遍历匹配,建立信任度对照机制;以信任度分级为基础,对数据流量进行分流;通过采取不同级别匹配不同规则下的过滤器的方式,对流量进行差异化检测,达到对大流量情况下的分化安全检测和平时的常规安全检测的目的。由于本发明的方法减少了对高、中信任度角色的过滤器检测数量,对零信任度角色采取可以数据包抛弃方法,因此可以认为本方法有效减少了非必要检测的时间消耗,达到增加入侵防御设备性能的目的。

    一种基于机器学习方法的模糊测试用例生成方法

    公开(公告)号:CN110443045B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201910742264.7

    申请日:2019-08-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习方法的模糊测试用例生成方法,涉及信息安全领域。本发明对目前模糊测试技术存在的测试用例冗余问题优化设计,在面向源程序文件的模糊测试用例生成方面,通过在模糊测试用例生成前,标记识别程序对象中的污点变量和问题函数,结合对已有的种子用例生成、筛选技术,可提升模糊测试用例的有效性,降低模糊测试用例集合的冗余度。其中,在测试用例生成环节,结合机器学习,分析机器学习用于测试用例精简的可行性,得到机器学习的测试用例生成优化技术思路,采用机器学习的模型和算法,改进模糊测试流程中的测试用例生成环节,提升测试用例的生成效率,实现测试用例结合的去冗余,达到提高模糊测试流程智能化程度的目标。

    一种基于信任度的差异化入侵防御方法

    公开(公告)号:CN109347807B

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN201811100663.5

    申请日:2018-09-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于信任度的差异化入侵防御方法,涉及网络安全技术领域。本发明提出了一种基于信任度的差异化入侵防御方法,通过对角色的遍历匹配,建立信任度对照机制;以信任度分级为基础,对数据流量进行分流;通过采取不同级别匹配不同规则下的过滤器的方式,对流量进行差异化检测,达到对大流量情况下的分化安全检测和平时的常规安全检测的目的。由于本发明的方法减少了对高、中信任度角色的过滤器检测数量,对零信任度角色采取可以数据包抛弃方法,因此可以认为本方法有效减少了非必要检测的时间消耗,达到增加入侵防御设备性能的目的。

Patent Agency Ranking