一种恶意加密流量检测方法
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116708003A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310863918.8

    申请日:2023-07-14

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,具体是一种恶意加密流量检测方法。包括:S1:采集加密流量数据;S2:对采集的加密流量数据进行处理,将加密流量数据转换为统一尺度;S3:计算加密流量数据信息熵,并将信息熵作为加密流量的一种特征向量;S4:将特征向量作为新的数据集,并将数据集分为训练集、测试集以及验证集;S5:利用训练集、测试集以及验证集分别对神经网络模型进行训练、测试以及验证,将训练好的神经网络模型用于对异常流量进行检测。本发明提出的模型进行二分类或多分类多维数据检测时检测指标和稳定性方面综合性能较好,可避免人为选择参数对预测结果带的不利影响,对开展恶意加密流量网安全检测具有重要意义。

    一种基于HTTP协议的网络流量的漏洞特征提取系统及其方法

    公开(公告)号:CN115701020A

    公开(公告)日:2023-02-07

    申请号:CN202110797366.6

    申请日:2021-07-14

    Abstract: 本申请提供了一种基于HTTP协议的网络流量的漏洞特征提取系统,其特征在于,包括采集模块、聚类模块、特征提取模块以及转换模块;所述采集模块用于获取到payload数据;所述聚类模块用于得到属于同一漏洞的payload数据集合;所述特征提取模块用于提取到所述漏洞的有效特征字符串;所述转换模块用于将所述有效特征字符串及其相关信息转换成对应的Yara规则。本申请还提供一种基于HTTP协议的网络流量的漏洞特征提取系统的提取方法,其步骤为:获取到payload数据,进行聚类,得到属于同一漏洞的payload数据集合;提取到有效特征字符串;获得有效特征字符串的相关信息,将所述有效特征字符串及其相关信息转换成对应的Yara规则。本申请提高了提取效率。

Patent Agency Ranking