固件安全检测及验证方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117332421A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311048889.6

    申请日:2023-08-18

    Abstract: 本申请提供一种固件安全检测及验证方法、装置、电子设备和存储介质,所述包括:根据特征信息在预设漏洞表内查找固件的预判漏洞类型和与预判漏洞类型对应的脚本;根据测试文件夹搭建测试环境,利用测试环境对预判漏洞类型对应的脚本进行测试,得到真实漏洞类型,将真实漏洞类型与预判漏洞类型进行对比,判断固件是否存在该预判漏洞类型,当对比结果一致时,则固件存在该预判断漏洞类型,从而可以实现在具有多种漏洞类型的预设漏洞表内查找多个固件的预判漏洞类型,可快速确定每个固件可能存在的漏洞,同时可同步进行多个不同型号的固件同时进行检测,解决了现有技术中解决现有技术中对于固件漏洞检测时,排查验证问题单一化的问题。

    一种恶意加密流量检测方法
    20.
    发明公开

    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

    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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