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公开(公告)号：CN116455624A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310366941.6
申请日：2023-04-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种应用层DDoS攻防效果评估方法，以目标应用的计算、存储等资源指标，和服务质量指标为基础，利用主成分分析方法，对数据指标构成的空间进行降维，并提取主成分，构建攻击及防御行为产生作用的资源状态空间和服务质量状态空间，并且，将状态空间描述为微分流形，给出微分流形的黎曼度量结构，最后，利用微分几何原理，对攻击及防御行为产生的效果进行量化计算，能够准确地评估攻击及防御系统的效果，为应用层DDoS攻击的防御提供有效参考。
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公开(公告)号：CN111897735B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010791547.3
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群和多标准的模糊测试用例选择方法和装置，可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。该方法以测试用例作为粒子，采用粒子群优化算法选择综合最优的测试用例作为下一轮待变异的测试用例；在粒子群优化过程中，利用选取的多个测试用例选择标准确定每个测试用例i的综合潜质，将粒子测试用例i在所有迭代中综合潜质的最大值作为个体最优解，将目前已执行的所有迭代中所有测试用例中综合潜质的最大值作为群体最优解，根据个体最优解和群体最优解进行粒子群优化，获得最优粒子作为待变异测试用例；并且利用测试用例的潜在价值和预期覆盖率动态地为所述待变异测试用例确定变异能量。
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公开(公告)号：CN109002723B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810819763.7
申请日：2018-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明采用一种分段式符号执行方法，对程序段进行粗粒度划分，并采用各程序段独立执行的方式对程序进行符号化分析，以改进目前的符号执行工具针对大规模程序进行分析以及现有分段式符号执行顺序分析方法的分析效率和分析准确度。一种分段式符号执行方法，通过聚类方法将程序划分为较大的多个程序段，进而对各程序段进行独立符号执行，然后将各个程序段的符号执行结果进行合并，完成对整个程序的分析。
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公开(公告)号：CN113242225A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110484817.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流数据的黎曼流形结构的DDoS攻击检测方法。本发明首先对流数据进行数学建模，对高维度的、复杂的流数据特征进行预处理，最终以“做功”作为描述流数据的唯一特征；然后，使用傅里叶变换得到“做功”的频域信息以及计算“做功”的信息熵作为机器学习的输入特征。本发明方法是一种轻量级的检测方法，其用于训练的数据特征少，对DDoS攻击的检测速度快；同时，实现该方法的技术难度小，但准确率高。
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公开(公告)号：CN110232280B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910535369.5
申请日：2019-06-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树形结构卷积神经网络的软件漏洞检测方法，分析源代码得到抽象语法树AST结构，提取AST结构中各结点的结点类型；构建包含embedding层的神经网络预处理模型，其输入为提取的结点类型，输出为结点类型的预测概率；利用结点类型进行神经网络训练；训练完成后，将embedding层输出的向量特征值作为卷积神经网络模型的输入，以源代码是否存在漏洞为标签，训练卷积神经网络模型作为代码分类器；对于待检测源代码，提取其AST结构中的结点类型，重新训练神经网络预处理模型，将embedding层输出的向量特征值输入卷积神经网络模型，得到漏洞检测结果。本发明能更好的提取代码中的特征信息，从而给出能全面的分析结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109032942B
公开(公告)日：2020-10-02
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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公开(公告)号：CN107665172B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710984718.2
申请日：2017-10-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于复杂加权软件网络图的软件缺陷预测方法，能够提高针对大规模复杂软件的缺陷预测精度。包括以下步骤：步骤一、针对所预测的软件，建立复杂加权软件网络图；步骤二、确定步骤一建立的复杂加权软件网络图中每个节点的网络属性值；步骤三、从公开的软件缺陷库中搜集针对该预测软件的所有软件缺陷，建立该软件的历史缺陷库，并在历史缺陷库中标明每个软件模块的缺陷标签；骤四、将步骤二中计算确定的针对每个节点的网络属性值作为机器学习算法的输入，将步骤三中标明的缺陷标签作为机器学习算法的输出，对机器学习算法进行训练和测试，根据机器学习算法的性能评价指标确定性能最优的预测模型。
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公开(公告)号：CN108769042B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810574225.6
申请日：2018-06-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微分流形的网络安全风险评估的方法。使用本发明能够客观、全面地对网络安全风险进行评估。本发明首先根据各设备自身的指标对其安全性进行度量，较为客观，且指标选取涉及网络的可靠性、可用性和连通性，覆盖范围全面，指标的值可由采集工具自动采集并量化，数据采集方便、并避免了指标量化困难的问题。然后，利用网络系统的拓扑不变性和指标之间的特征关系将网络拓扑图映射为高维的微分流形，以微分流形的光滑映射函数作为相邻节点的距离，对网络系统风险特征的刻画更为细致，且能够对网络系统的动态变化进行刻画，从而实时地动态地监控网络系统的安全性。
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公开(公告)号：CN110602082A
公开(公告)日：2019-12-20
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：CN110012037A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910425827.X
申请日：2019-05-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了基于不确定性感知攻击图的网络攻击预测模型构建方法，一、在攻击图上添加漏洞被攻击的不确定性概率，获得不确定性感知攻击图；二、对网络系统中的服务受到攻击时入侵检测系统生成的警报信息进行关联，生成警报关联图，并利用警报信息所对应的响应决策生成入侵响应图；三、根据警报的源主机地址、警报的目的主机地址、警报的源端口号、警报的目的端口号、警报传输所使用的协议和产生警报所对应的漏洞编号，对不确定性概率进行改进；四、通过入侵响应图中响应决策之间的关联关系以及响应的代价对不确定性概率进行改进；五、根据不确定性概率获得服务被攻击的概率，从而得到预测攻击模型；本发明能够实现准确全面的预测网络攻击。
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