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公开(公告)号：CN106991325B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710121268.4
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种软件漏洞的防护方法和装置，方法包括：获取多个样本软件的漏洞数据进行统计分析，根据统计分析结果采用对数正态分布描述漏洞类别之间的关联关系并构建漏洞关联关系图；根据一个软件的漏洞数据构建该漏洞关联关系图的漏洞关联关系子图，计算所述漏洞关联关系子图的核度并确定出该软件的核心漏洞；修复所述核心漏洞，以实现对该软件的漏洞的防护。本发明实施例通过对大量样本数据的统计分析结果构建表示漏洞之间关联关系的关联关系图，并构建针对一个具体软件的漏洞关联关系子图，利用该漏洞关联关系子图计算待防护软件的核心漏洞，找到核心漏洞后修复单一核心漏洞进而修复多个与其关联的漏洞，从而实现对漏洞的高效率防护。
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公开(公告)号：CN110213287B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910507257.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于集成机器学习算法的双模式入侵检测系统，包括监控模块、网络入侵检测模块、智能入侵检测模块、串联检测模块及告警模块；监控模块用于根据监控策略从网络流量中获取流量数据；网络入侵检测模块利用入侵检测规则对流量数据进行匹配，若匹配到“黑”规则的流量数据时，启动告警模块，对于未匹配到规则的流量数据，则将其转发至智能入侵检测模块；智能入侵检测模块集成多种机器学习入侵检测算法，利用入侵检测算法分别对接收的流量数据进行检测，当检测结果为攻击流量时，启动告警模块；告警模块在被启动的情况下，发出告警信号或者进行阻断。该系统将两种检测技术结合起来共同检测网络攻击行为，大大提升了检测的精度和检测性能。
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公开(公告)号：CN110602082B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201910852624.9
申请日：2019-09-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于代数拓扑的网络攻击行为效用计算方法，通过采用代数拓扑理论，建立了正在发生或已经发生的网络攻击行为的准确模型，即建立了网络攻击子行为的胞腔复形结构及网络攻击行为的微分流形，再采用微分流形测地线的数学理论为计算依据，实现了无需人为评分的介入即可对网络攻击行为的效用进行定量的评估。
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公开(公告)号：CN110472419A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910648475.4
申请日：2019-07-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于损失效应的网络安全风险评估方法，该方法对信息系统进行资产识别，计算每个资产节点的服务价值；获得资产节点之间的关联性度量，包括由于资产之间的信任关系产生的关联度和由于资产自身的脆弱性引起的关联度；对效用函数取得反函数得到损失函数，利用损失函数和节点发生损失的概率构建损失不满意度计算公式；基于重要资产生成资产关联图，该资产关联图的路径代价与资产关联度、资产损失价值和损失不满意度有关；在资产关联图中找到从攻击者到重要资产节点的最小代价风险路径；将最小代价风险路径的损失不满意度之和作为网络安全风险评估结果。本发明降低了图模型的空间复杂度，从而降低了评估计算量。
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公开(公告)号：CN110213287A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910507257.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于集成机器学习算法的双模式入侵检测系统，包括监控模块、网络入侵检测模块、智能入侵检测模块、串联检测模块及告警模块；监控模块用于根据监控策略从网络流量中获取流量数据；网络入侵检测模块利用入侵检测规则对流量数据进行匹配，若匹配到“黑”规则的流量数据时，启动告警模块，对于未匹配到规则的流量数据，则将其转发至智能入侵检测模块；智能入侵检测模块集成多种机器学习入侵检测算法，利用入侵检测算法分别对接收的流量数据进行检测，当检测结果为攻击流量时，启动告警模块；告警模块在被启动的情况下，发出告警信号或者进行阻断。该系统将两种检测技术结合起来共同检测网络攻击行为，大大提升了检测的精度和检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107454108B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710840570.5
申请日：2017-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明针对目前网络的服务与应用的度量与评估目前尚处于粗略比较状态，缺少评估指标体系、准确度量指标值的问题，提出一种基于攻防对抗效用的网络安全评估方法。包括以下步骤：步骤1：确定场景微分流形；步骤2：计算行为路径；步骤3：计算行为效用；步骤4：基于行为效用进行网络攻防评估。
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公开(公告)号：CN106657144B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710048160.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于增强学习的动态保护路径规划方法，属于信息安全技术领域。具体操作步骤为：步骤一、生成分布式的网络攻击图。步骤二、寻找最差攻击路径。步骤三、生成网络模型。步骤四、通过增强学习，获取最佳保护路径。本发明提出的方法与已有技术相比较，具有以下优点：①不需要收集训练数据，对网络模型进行训练。②可以在线学习，不断确定不同时刻不同网络状态对应的最佳保护路径。③对传输数据的保护程度高。④最优保护路径生成速度快。
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公开(公告)号：CN109218304A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811063074.4
申请日：2018-09-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种基于攻击图和协同进化的网络风险阻断方法，一、使用漏洞扫描工具扫描网络环境，获得网络脆弱点信息、配置信息和拓扑信息，利用上述三种信息生成攻击图，并且定义攻击图中各节点的多个风险度量属性和属性值的计算方法；二、根据各风险度量属性值的计算方法，获得攻击图中各节点的风险度量属性值数据集，根据熵值法来确定各风险度量属性的权重；三、对每个节点的风险度量属性值数据集进行加权融合得到每个节点的风险度量属性综合值；四、将每个节点的风险度量属性综合值作为协同进化算法的输入，通过初始种群的确定、适应度函数计算、个体选择、交叉操作和变异操作得到每个节点集的风险评价值，并以此评估网络阻断路径。
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公开(公告)号：CN109101820A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810933988.5
申请日：2018-08-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于执行流图的Web应用安全漏洞预测方法，根据Web应用程序的数据依赖关系与控制依赖关系，构建执行流图EFG；从EFG中抽取以安全敏感语句所在节点Sk为终点、以与Sk相关联的用户输入节点UI为起点的子图，针对每个子图提取度量元；将子图的度量元的具体数值作为输入，将子图对应的Sk有无漏洞作为输出，构建漏洞预测模型，从而实现Web应用安全漏洞预测。本发明在度量元的提取上包含判断节点，且与直接对程序切片进行分析相比，工作量大大减小。
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公开(公告)号：CN109032942A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810820851.9
申请日：2018-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于AFL的模糊测试框架，包括测试用例预处理模块和AFL处理模块；在AFL处理模块中，测试用例选择子模块从测试用例队列中依次选择下一个待变异的测试用例；选择前，根据测试用例的历史变异情况，将那些有更大概率发现新路径的测试用例标识为特权测试用例，并优先被选为待变异的测试用例；测试用例变异数量确定子模块根据测试用例的历史变异情况，调整分配给各测试用例的能量，继而调整待变异测试用例的变异数量；测试用例变异子模块根据测试用例中的有效字节，来确定变异字节；然后根据变异数量和变异字节实施变异。本发明解决了目前AFL工具在测试用例生成策略方面的盲目性问题，以及无法针对高度结构化数据格式生成有效测试用例的不足。
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