一种基于优化DFA正则表达式匹配的互联网流量快速分类识别方法

    公开(公告)号:CN119155364B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411571953.3

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于优化DFA正则表达式匹配的互联网流量快速分类识别方法,该方法首先采集互联网协议载荷特征字符串,对其进行预处理后,采用正则表达式匹配数据结构存储相关特征信息,其次基于哈希验证的确定性有限状态机正则匹配启动机制快速确定是否开始正则匹配,之后借助于快速匹配结构更新与失效回溯机制提高与后续流量报文快速匹配成功的概率,压缩匹配的次数。该方法可以在高速的网络环境中,通过构建高效的正则表达式匹配数据结构和匹配算法,来快速实现对网络流量的特征匹配,从而完成对互联网流量类型的识别和分类,有效解决当前的方法难以针对高速网络流量进行处理的问题。

    一种基于优化DFA正则表达式匹配的互联网流量快速分类识别方法

    公开(公告)号:CN119155364A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411571953.3

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于优化DFA正则表达式匹配的互联网流量快速分类识别方法,该方法首先采集互联网协议载荷特征字符串,对其进行预处理后,采用正则表达式匹配数据结构存储相关特征信息,其次基于哈希验证的确定性有限状态机正则匹配启动机制快速确定是否开始正则匹配,之后借助于快速匹配结构更新与失效回溯机制提高与后续流量报文快速匹配成功的概率,压缩匹配的次数。该方法可以在高速的网络环境中,通过构建高效的正则表达式匹配数据结构和匹配算法,来快速实现对网络流量的特征匹配,从而完成对互联网流量类型的识别和分类,有效解决当前的方法难以针对高速网络流量进行处理的问题。

    一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法

    公开(公告)号:CN119250183B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411775252.1

    申请日:2024-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法,包括实时获取开源威胁情报社区平台的网络安全情报;按照预定义的多维特征属性优化大语言模型的提示词,并对网络安全情报进行威胁情报的多维特征属性提取;根据提取到的威胁情报的多维特征属性,构建威胁情报的网状图形关系结构数据库;根据网状图形关系结构数据库,构建威胁情报知识图谱;查询威胁情报知识图谱,标记攻击行为特征,连接攻击行为特征点,生成攻击行为特征子图。本发明方法使得安全团队能够快速响应新兴威胁,提高了对网络安全威胁的应对能力。

    一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法

    公开(公告)号:CN119250183A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411775252.1

    申请日:2024-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的威胁情报聚合与攻击异常特征智能生成方法,包括实时获取开源威胁情报社区平台的网络安全情报;按照预定义的多维特征属性优化大语言模型的提示词,并对网络安全情报进行威胁情报的多维特征属性提取;根据提取到的威胁情报的多维特征属性,构建威胁情报的网状图形关系结构数据库;根据网状图形关系结构数据库,构建威胁情报知识图谱;查询威胁情报知识图谱,标记攻击行为特征,连接攻击行为特征点,生成攻击行为特征子图。本发明方法使得安全团队能够快速响应新兴威胁,提高了对网络安全威胁的应对能力。

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