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公开(公告)号：CN111538991B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010658379.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种对抗样本检测方法，包括以下步骤：将待检测文件样本输入恶意代码检测模型，以获得所述待检测文件样本对应的贡献度分布向量；基于各种良性样本对应的贡献度分布向量集以及所述贡献度分布向量进行离群分析，以确定所述贡献度分布向量是否为目标贡献度分布向量集的离群点；若所述贡献度分布向量为目标贡献度分布向量集的离群点，则确定所述待检测文件样本为对抗样本。本发明还公开了一种对抗样本检测装置及计算机可读存储介质。本发明通过贡献度分布向量准确检测对抗样本，并且由于良性样本包括各种良性训练样本，因此能够检测各种对抗样本，进一步提高对抗样本检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111556065A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010382958.7
申请日：2020-05-08
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种钓鱼网站检测方法、装置及计算机可读存储介质。该钓鱼网站检测方法包括：获取待检测统一资源定位符URL，对待检测URL进行预处理，得到第一输入矩阵；将第一输入矩阵输入至特征提取子模型，得到特征矩阵；对第一输入矩阵进行处理，得到第二输入矩阵，并将第二输入矩阵输入至注意力参数提取子模型，得到注意力参数矩阵；将特征矩阵和注意力参数矩阵输入至网站分类子模型，得到分类结果，并根据分类结果确定待检测URL对应的网站是否为钓鱼网站。本发明能够在提高钓鱼网站检测及时性的同时，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN111538991A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010658379.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种对抗样本检测方法，包括以下步骤：将待检测文件样本输入恶意代码检测模型，以获得所述待检测文件样本对应的贡献度分布向量；基于各种良性样本对应的贡献度分布向量集以及所述贡献度分布向量进行离群分析，以确定所述贡献度分布向量是否为目标贡献度分布向量集的离群点；若所述贡献度分布向量为目标贡献度分布向量集的离群点，则确定所述待检测文件样本为对抗样本。本发明还公开了一种对抗样本检测装置及计算机可读存储介质。本发明通过贡献度分布向量准确检测对抗样本，并且由于良性样本包括各种良性训练样本，因此能够检测各种对抗样本，进一步提高对抗样本检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111343204A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010420396.0
申请日：2020-05-18
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开一种控制命令混淆方法、装置及计算机可读存储介质，所述控制命令混淆方法包括：接收第一数据；根据接收到的所述第一数据获取命令翻译模型并保存，所述命令翻译模型通过神经网络构建；接收第二数据，并确定接收到的所述第二数据中的混淆命令；根据所述命令翻译模型对所述混淆命令进行解析，得到所述混淆命令对应的控制命令。本发明提出了一种控制命令混淆方法、装置及计算机可读存储介质，通过采用神经网络构建的模型对混淆命令进行解析以获取原始的控制命令，其解析过程是不可见的，解决了现有网络通信中第三方通过监测解密过程以获取密钥，并通过密钥获取服务器与主机间传输的控制命令导致控制命令泄漏引发的安全的问题。
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公开(公告)号：CN111291227A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010032824.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种大数据分析方法，包括以下步骤：接收数据源节点发送的样本文件，获取所述样本文件中的样本数据和数据源地址信息；根据数据分析程序适配表，调度部署有数据分析程序的数据节点，驱动所述数据分析程序与所述样本数据进行适配，获得适配结果；在所述适配结果为所述数据分析程序与所述样本数据匹配时，将所述数据分析程序浮动至所述数据源地址信息对应的数据源节点，通过所述数据分析程序在数据源节点进行全量数据分析。本发明还公开了一种大数据分析装置、系统、设备和计算机存储介质。本发明在保证数据安全性的前提下，提高了大数据分析的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110837638A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911087368.5
申请日：2019-11-08
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种勒索软件的检测方法、装置、设备及存储介质，以待检测软件的特征数据作为勒索软件分类模型的输入数据，并基于特征数据调整勒索软件分类模型中所包括的第一神经元网络，由此得到第二神经元网络。显然经过调整，第二神经元网络可以自适应地满足一定的量化误差约束，同时还能在不影响调整之前勒索软件分类模型分类结果的情况下，适应勒索软件分类模型没有学习过勒索软件新类型。所以本方法进一步触发勒索软件分类模型基于该第二神经元网络，输出勒索软件的分类。综上，本方法不仅可以识别已知类型的勒索软件的类型，也可以识别新类型的勒索软件的类型，并输出勒索软件的分类，由此提高了勒索软件分类的准确性。
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公开(公告)号：CN110581758A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910868941.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 鹏城实验室 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种应用于网络靶场的Json文件加密方法，包括以下步骤：S1、将Json文件转换成正方形或近似正方形的矩阵字符串块；S2、将步骤S1中的矩阵字符串块转换为ASCII码；S3、将转换后的ASCII码映射到RGB颜色谱中形成像素图形；S4、将步骤S3中的像素图形进行置乱加密处理后发送给接收端，与现有技术相比，本发明中通过将Json文件的内容整合形成矩阵字符串，并利用该矩阵字符串转换成图形的形式，通过置乱算法对该图形进行加密，因此，可以提高Jason文件加密的密钥空间，同时也能提高加密过程的复杂性，从而降低被破解的风险，有效提高Json文件加密的安全性。
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公开(公告)号：CN115643234B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211263581.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L61/4511 , H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种域名解析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户提供的域名；对所述域名进行解析，确定所述域名中的全域名、权威域名、和顶级域名；基于所述全域名、所述权威域名、和所述顶级域名的顺序，在预设的保全数据库中进行逐级迭代查询，直至得到所述域名对应的地址。在本申请中，在获取到用户提供的域名后，通过从全域名到顶级域名的顺序，在保全数据库中由细到粗的进行逐级迭代查询，得到域名对应的地址，并不是从根域名到全域名进行迭代查询，减少了迭代查询的级数，从而减少了被攻击的节点，提高了对域名的防护效率。
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公开(公告)号：CN119232509A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411774318.5
申请日：2024-12-05
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L61/3015 , H04L61/4511
Abstract: 本申请实施例公开一种域名风险检测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：确定多个探测节点，并根据每个探测节点的地理位置信息对多个探测节点进行划分得到多个节点簇；在每个节点簇内获取每个探测节点对目标域名进行探测的探测结果，并根据探测结果确定出每个探测节点对应的第一信任值；根据每个节点簇内每个探测节点对应的第一信任值确定出每个节点簇的第二信任值；根据第二信任值在多个节点簇中选取出能够信任的至少一个目标节点簇；根据至少一个目标节点簇中的探测节点对待检测域名进行网络风险检测，得到网络风险检测结果。以此，通过第二信任值找到能够信任的目标节点簇进行网络风险检测，能够提高对域名进行网络风险检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118262276A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410690798.0
申请日：2024-05-30
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V40/16 , G06V40/40 , G06N3/049 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种视频的伪造检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于生成式人工智能技术领域。方法包括：获取目标视频，将目标视频输入时序特征提取网络，得到初始篡改特征，目标视频包括多个视频帧；对初始篡改特征进行方向性时序特征切分处理，得到水平篡改特征序列和垂直篡改特征序列；根据水平篡改特征序列和垂直篡改特征序列得到扩散关系矩阵，基于扩散关系矩阵进行扩散性建模，得到扩散关系度量矩阵；基于扩散关系度量矩阵进行检测，得到目标视频的检测结果，检测结果用于指示目标视频是否被伪造。本申请实施例提供的视频的伪造检测方法能够提高视频伪造检测的准确度。
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