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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094185B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410198983.8
申请日：2024-02-22
Applicant: 远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F16/35 , G06F40/284 , H04L41/0631 , H04L41/0604
Abstract: 本发明提供一种载荷特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取网络当前的网络流量数据，网络流量数据携带目标载荷；基于目标载荷，确定目标载荷对应的目标词向量；将目标词向量输入至规则生成模型，得到规则生成模型输出的目标载荷的目标特征；目标特征表示目标载荷的关键字段；规则生成模型是基于不同来源的历史网络流量数据确定的，规则生成模型用于提取目标载荷的目标特征。通过规则生成模型，实现网络流量数据携带的目标载荷的目标特征的准确提取，由于规则生成模型是不同来源的历史网络流量数据确定的，能够提升不同场景下目标载荷的目标特征提取的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119106166B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411202754.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/904 , G06F16/909
Abstract: 本发明实施例公开了一种聚类地图的区域重叠自适应处理方法、设备和介质，涉及数据可视化技术领域。其中，方法包括：获取多个数据类中各类在聚类地图中的区域；对于存在重叠的两个目标区域，将重叠区域划分为分别属于所述两个目标区域的两个虚拟区块；将各目标区域中位于属于另一目标区域的虚拟区块内的数据点互相替换；根据互相替换后的数据点，更新各目标区域的边界。本实施例是一种适用于各种数据量级和数据分布的聚类地图的自适应处理方法，具有非常高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119622644A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510135382.7
申请日：2025-02-07
Applicant: 远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种开源软件网络指纹生成方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于大模型，部署待生成指纹的目标开源软件；在运行目标开源软件时，基于大模型，提取多种不同类型的网络通信特征；所述多种不同类型的网络通信特征至少包括有网络协议特征、流量特征和载荷特征；将各网络通信特征进行聚合，生成目标开源软件的初始指纹；对初始指纹进行验证，得到目标开源软件的目标指纹。本发明提供的开源软件网络指纹生成方法，在大模型的多模态融合能力下，无需人工干预即可高效、精准地完成目标开源软件的指纹生成过程，有效提升了指纹生成的自动化水平和准确性，节省专业人员投入，从而快速提升指纹库数量和准确度。
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公开(公告)号：CN119106166A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411202754.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/904 , G06F16/909
Abstract: 本发明实施例公开了一种聚类地图的区域重叠自适应处理方法、设备和介质，涉及数据可视化技术领域。其中，方法包括：获取多个数据类中各类在聚类地图中的区域；对于存在重叠的两个目标区域，将重叠区域划分为分别属于所述两个目标区域的两个虚拟区块；将各目标区域中位于属于另一目标区域的虚拟区块内的数据点互相替换；根据互相替换后的数据点，更新各目标区域的边界。本实施例是一种适用于各种数据量级和数据分布的聚类地图的自适应处理方法，具有非常高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118094185A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410198983.8
申请日：2024-02-22
Applicant: 远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F16/35 , G06F40/284 , H04L41/0631 , H04L41/0604
Abstract: 本发明提供一种载荷特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取网络当前的网络流量数据，网络流量数据携带目标载荷；基于目标载荷，确定目标载荷对应的目标词向量；将目标词向量输入至规则生成模型，得到规则生成模型输出的目标载荷的目标特征；目标特征表示目标载荷的关键字段；规则生成模型是基于不同来源的历史网络流量数据确定的，规则生成模型用于提取目标载荷的目标特征。通过规则生成模型，实现网络流量数据携带的目标载荷的目标特征的准确提取，由于规则生成模型是不同来源的历史网络流量数据确定的，能够提升不同场景下目标载荷的目标特征提取的准确性和效率。
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