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公开(公告)号：CN110309920A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910547785.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络的网络RBF评价方法，涉及信息安全技术领域。该方法将遗传算法与RBF网络结合，采用递阶遗传算法确定合理的RBF网络隐含层节点，基函数宽度和中心，再采用灰狼算法确定输出层权值，将递阶遗传算法与灰狼算法相结合，采用混合递阶遗传算法的RBF神经网络算法对网络RBF进行评价，实现了对网络RBF指标系统进行量化评估，综合考虑各能力要素的重要程度以及RBF能力水平，采用全面的，高效的，高逼真的评分方式，能够充分有效评估网络RBF效能。
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公开(公告)号：CN119341996A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411458761.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L47/2441 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种抗噪声污染的高鲁棒网络流量分类方法，属于网络安全入侵检测技术领域。该方法首先利用聚类算法实现对流量数据的初步清洗，进而向流量数据添加高斯噪声，再利用自编码器模型具备的抗干扰能力以及异常检测能力还原出未添加噪声的数据并进行分类，有效减少了现实网络环境中的噪声和干扰对流量数据的影响，使得模型能够更加易于学习流量数据的本质特征，提高了网络流量分类的的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115134250B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210758123.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种网络攻击溯源取证方法，属于信息安全技术领域。本发明的一种网络攻击溯源取证方法，其创新性体现在：一是采用了高效处理信息碎片的新技术手段，实现了碎片信息重构，解决了线索碎片化，信息片段、割裂、散乱的难题；二是采用了海量数据清理和预处理结合的新技术手段，实现了信息压缩和冗余度减少，解决了网络安全日志信息过载、噪音大，高价值信息容易被淹没的难题；三是采用了聚类分析、粒子群算法等，实现了关联分析，解决了单点式、片段式安全分析的局限。四是采用数据包分析的威胁链路还原技术，实现了威胁数据包逐跳路由信息还原，解决了网络攻击拓扑路径信息缺失的难题。
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公开(公告)号：CN116567699A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310593174.2
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种无线自组网智能化认知方法与系统，属于无线自组网技术领域。本发明采用机器学习算法，利用侦察设备截获的信号自动识别目标网络数据链路层的MAC协议，并通过辐射源识别对收发信号来源进行标识，进而重构网络拓扑结构，并判断网络关键节点；所设计的认知方法与系统能够利用物理层信号智能化地分析目标网络的拓扑结构和关键节点，可以为决策系统提供针对性的干扰和攻击目标，进而通过多种攻击手段的实施，达到对目标自组网“断链、破网、瘫体”的作战目的，提升我方的作战效能。
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公开(公告)号：CN116193397A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310142443.3
申请日：2023-02-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04W4/40 , H04W12/121 , H04W84/08
Abstract: 本发明涉及一种面向无人机集群的节点捕获攻击检测方法，属于无线通信网络技术领域。本发明针对节点的物理捕获检测进行研究，在被捕获节点重新加入网络之前检出，实现对网络攻击的及早发现。该方法基于相邻节点间存活性监控进行检测，并通过节点声明消息统一调度广播机制保证节点间声明消息的接收，同时在决策过程中采用共同邻居节点协同决策机制以提高节点捕获攻击检测的正确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110362939B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910654682.0
申请日：2019-07-19
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F30/20 , G06N7/01 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于Monte carlo的网络靶场装备体系可靠性建模系统及方法，涉及信息安全技术领域。本发明将网络靶场装备体系进行了整体梳理，针对网络靶场的整体装备体系进行可靠性建模，弥补了目前网络靶场装备体系可靠性建模的空白；利用Monte Carlo仿真方法对网络靶场装备体系进行可靠性建模，不仅能够得到装备体系的可靠性指标，还能获得这些可靠性指标的概率分布，能够预测装备体系未来的可靠性，对提高系统可靠性有很大的帮助；在故障分析模块引入了贝叶斯网络模型，将故障树转化为贝叶斯网络，克服了故障树计算复杂、不确定性处理能力有待提高等局限性，更适用于复杂的装备体系故障分析和判断。
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公开(公告)号：CN113132373B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110400119.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种主动干扰策略的Web攻击防御方法，涉及网络安全技术领域。由于WAF等其他防御措施无法完全避免攻击者的Bypass、绕过攻击，所以本发明可以进一步地补充现有的防御措施，除非攻击者关闭网页，否则将一直对其设备进行大量资源的消耗，进而达到防御效果。由于Web服务端仅在向攻击者客户端返回的界面中嵌入了相应的代码，所以对我们自己服务端的消耗可以忽略不计，减少自己的性能消耗。
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公开(公告)号：CN114726601A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210314105.9
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于图结构的信息安全仿真建模与验证评估方法，属于信息安全技术领域。本发明能够根据目标信息系统关键要素的统计分布情况，构造评估矩阵，综合计算得出仿真可信度值，有效降低仿真效果评估的主观性。本发明采用图结构对目标信息系统的安全漏洞、攻击行为和安全风险进行关联分析和模型计算，能够迭代遍历攻击路径，并考虑前置条件对攻击成功概率的影响，整体提升信息安全验证评估的准确性。
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公开(公告)号：CN113420293A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110689833.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/56 , G06F8/53 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的安卓恶意应用检测方法及系统，涉及网络安全技术领域。本发明设计的基于深度学习的安卓恶意应用检测方法及系统可减少传统的基于特征码的恶意应用检测技术在应对新的恶意应用产生情况下处理速度上的不足。通过对包含应用静态信息的文件进行反编译处理，从中提取出可表征应用是否为恶意应用的信息，经过数据预处理后生成特征信息输入矩阵，采用多层卷积神经网络进行训练，优化得到较优的参数，能有效检测出恶意应用。
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公开(公告)号：CN109918914B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910194022.9
申请日：2019-03-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及一种层次化的信息系统攻击防御能力综合评估系统及方法，涉及信息安全技术领域。本发明提出一种信息系统防御能力评估指标的构建方法，能够自动生成层次化的解析结构，有效降低评估指标在分类或分层过程中的主观性，促使防御能力评估结果更加全面客观；本发明实现了对信息系统攻击防御能力的量化评估，综合考虑各能力要素的重要程度以及防御水平，采用逐层量化的评分方式，能够充分融合底层要素，有效评估系统攻击防御等级。
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