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公开(公告)号:CN116708003A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310863918.8
申请日:2023-07-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,具体是一种恶意加密流量检测方法。包括:S1:采集加密流量数据;S2:对采集的加密流量数据进行处理,将加密流量数据转换为统一尺度;S3:计算加密流量数据信息熵,并将信息熵作为加密流量的一种特征向量;S4:将特征向量作为新的数据集,并将数据集分为训练集、测试集以及验证集;S5:利用训练集、测试集以及验证集分别对神经网络模型进行训练、测试以及验证,将训练好的神经网络模型用于对异常流量进行检测。本发明提出的模型进行二分类或多分类多维数据检测时检测指标和稳定性方面综合性能较好,可避免人为选择参数对预测结果带的不利影响,对开展恶意加密流量网安全检测具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117711393A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311695998.7
申请日:2023-12-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及语音识别技术领域,提供一种语音对抗样本的防御方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取原始语音指令对应的原始识别结果和降噪后的识别结果;在确定原始识别结果与降噪后的识别结果不相同的情况下,根据白噪声异常度和预设的异常度阈值,确定降噪后的识别结果对应的第一指令是否为语音对抗样本;白噪声异常度用于表征输入原始语音指令至语音识别模型时原始语音指令和所处的环境的环境噪声的相关程度;在第一指令为语音对抗样本的情况下,将第一指令进行作废。本发明提升了语音对抗样本的防御效果。
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