一种网络安全监管平台
    26.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112600805B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202011406445.1

    申请日:2020-12-03

    Abstract: 本发明涉及网络安全监管领域,具体涉及一种网络安全监管平台,包括:身份监测模块,用于实现接入端身份的实时监测;网络流量监测模块,用于实现每一个接入端的网络流量的统计;行为监测模块,用于通过脚本录制的方式录制每一个接入端的行为状态参数;入侵监测模块,用于基于模糊神经网络算法根据接入端身份参数和/网络流量参数和/行为状态参数实现网络安全的监测;应急防御模块,用于根据入侵监测模块的监测结果调用并执行对应的应急防御程序。本发明实现了对接入端身份、网络流量参数和行为状态参数的实时监测,从而可以及时发现网络运行过程中存在的异常情况,为网络的安全运行提供了保障。

    基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置

    公开(公告)号:CN112165484B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202011021966.5

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置,将侧信道分析与深度学习方法相结合,将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象,具体的:构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量,将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中,识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案,提高了网络加密流量识别的准确率和效率。

    基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置

    公开(公告)号:CN112165484A

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011021966.5

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置,将侧信道分析与深度学习方法相结合,将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象,具体的:构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量,将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中,识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案,提高了网络加密流量识别的准确率和效率。

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