基于机器学习的实时攻击溯源的方法和系统

    公开(公告)号:CN118158002A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410584710.7

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本发明涉及网络安全的技术领域,提供了基于机器学习的实时攻击溯源的方法和系统,对采样监听得到的网络内部所有网关节点的数据流进行机器学习,预测所有网关节点的异常数据成分传输特征信息,对网络进行攻击范围识别,得到网络内部会受到攻击的所有局域网区域,准确标定攻击行为涉及区域,缩小后续攻击溯源追踪的范围;识别处于风险运作状态的所有用户终端,得到相应用户终端的风险运作数据,通过机器学习得到相应用户终端受到实时攻击的发生位置信息,实现对用户终端的实时攻击流量状态的定向识别;对受到实时攻击的用户终端进行攻击溯源识别,确定与实时攻击关联的所有网关节点和所有用户终端并进行工作调整,保证网络运行安全性和可靠性。

    多终端场景的区块链数据安全控制方法和系统

    公开(公告)号:CN116614316B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310889352.6

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本发明涉及区块链数据管理技术领域,提供了一种多终端场景的区块链数据安全控制方法和系统,其基于用户终端的数据交互请求,将与同一区块链区间数据交互的所有用户终端集中通过同一网关与区块链区间连接,这样不同区块链区间可实现独立隔离的数据交互,保证区块链不同区间能够同时进行数据交互;再基于所有用户终端各自的任务进程,分配对交互通道的使用口令,保证所有用户终端均可平等及时与区块链区间进行数据交互,避免数据交互发生串扰和保证交互可靠性;还基于数据交互记录,识别非法数据交互行为,以此变更用户终端对交互通道的使用状态和对区块链区间进行数据修复处理,避免用户终端危害区块链的数据安全和确保区块链的数据完好性。

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