一种大规模网络安全事件分析系统

    公开(公告)号:CN117749409A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311469244.X

    申请日:2023-11-07

    Abstract: 本发明提供一种大规模网络安全事件分析系统,包括数据收集组件、数据分析组件和用户界面模块;数据收集组件采集物联网网络安全数据、进行数据支持并将物联网网络安全数据;数据分析组件对物联网网络安全数据进行分类和事件分析,结合循环神经网络和机器学习识别出大规模网络安全事件并对大规模网络安全事件进行多维度分析、预警;用户界面组件对大规模网络安全事件进行呈现并生成报告、提供网络安全状态评估和决策建议。本发明旨在通过引入基于多维度数据分析的算法和实时事件分类和判定机制,提高事件分析的效率和准确性,可以全面深入地理解网络安全事件的本质和影响,快速准确地采取相应的应对措施,有效保障物联网网络的安全和稳定。

    基于图形学的自定义渲染器
    94.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115760546A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211498675.4

    申请日:2022-11-29

    Abstract: 基于图形学的自定义渲染器涉及信息技术领域,本发明由顶点数据缓冲器、MVP变换器、视点变换器、光栅化模块和着色模块组成;MVP变换器由视角定义器、世界坐标转换器、观察者坐标转换器和投影变换器组成;投影变换器由正交投影变换器和透视投影变换器组成;不依赖任何渲染工具,在已知纹理坐标信息的情况下,渲染出任意图像,模拟加光照和动态效果,整个流程高度定制化;直接调用GPU渲染管线实现界面渲染,绕开了CPU的运算,将极大的节省了界面的渲染性能消耗,渲染速度很快,大大提升了渲染性能。

    一种自动识别流量并提取应用规则的方法及装置

    公开(公告)号:CN109600317B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN201811412144.2

    申请日:2018-11-25

    Abstract: 一种自动识别流量并提取应用规则的装置涉及信息技术领域,尤其是网络监管的流量自动识别领域。本发明由流量分类模块、流量过滤模块、http流量自动学习分析模块、非http流量特征提取模块组成;流量分类模块由流量对比器和http流量特征表组成;流量过滤模块由流量过滤器、流量规则指纹库组成;http流量自动学习分析模块由流量类型判断模块、特征字符串匹配分析器、域名和网页title分析器、服务器ip地址分析器组成;非http流量特征提取模块由非http流量记录器和16进制特征转换器组成。本发明在没有提供流量模型指纹的情况下可以实现通过自动学习分析网络流量识别出网络应用流量类型,并且自动学习到的流量特征能生成规则特征库。本发明的推广可以减少人员的工作量,提高工作效率。

    一种恶意URL检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111163053B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201911207570.7

    申请日:2019-11-29

    Abstract: 本发明提出了一种恶意URL检测方法及系统,所述恶意URL检测方法包括:获取流量日志的参数;提取流量日志的参数的通项数据集;对该通项数据集进行聚类,得到多个簇;计算所有的从多个簇中所选两个不同簇的交集,从而得到模式规则;并利用该模式规则判别恶意URL。本发明利用流量日志特征处理模块提高了网络流量日志批处理效率,有效提取了流量中链接访问日志的核心项集;结合聚类算法模块可以很好地提取海量流量日志中的模式规则,并利用关联规则取交集得到了强规则模式,应用于后续的恶意URL研判分析,较于以往的方法,效率更高,效果更佳。

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