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公开(公告)号：CN110460611A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910762659.3
申请日：2019-08-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及网络检测技术领域，尤其是一种基于机器学习的全流量攻击检测技术，其步骤为：(1)获取漏洞利用数据包，捕获网络数据包；(2)提取规则，通过获取的漏洞利用的网络数据包，通过该数据包对漏洞利用的网络特征分析并进行规则提取；(3)测试规则，线下使用yara官方的规则测试工具，对提取出来的规则和捕获到的漏洞利用数据包进行测试；(4)规则应用，将测试后的规则在后续的流量分析里进行应用，对匹配该规则的会话进行告警并保存原始的流量数据包，本发明能够提升分析工作的效率，大大提高安全对抗的能力。
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公开(公告)号：CN108833525A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810582418.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Fiddler的HTTPS流量内容的审计方法，涉及计算机技术领域。该方法首先在局域网、企业的出口网关处安装Fiddler软件；启动Fiddler软件，生成根CA证书，并分发至局域网和企业内部的机器，使之信任；局域网和企业内部的机器的代理服务设置为部署Fiddler的服务器的IP，端口为8888；启动Fiddler并打开HTTPS协议数据的捕获开关，Fiddler底层启动捕包处理流程，捕获网卡上所有数据包。编写处理插件代码并编译为dll文件，对实时捕获的HTTPS协议数据包的请求包和返回包提取字段并保存；编写HTTPS正则匹配模块的代码并编译为exe文件，对data目录中保存的文本文件进行正则匹配，生成日志。本发明以一种最小代价、灵活部署，满足对局域网、企业内部中小客户的HTTPS流量内容的审计要求。
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公开(公告)号：CN106101104A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610423577.2
申请日：2016-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04L63/1483 , H04L61/1511
Abstract: 本发明提供了一种基于域名解析的恶意域名检测方法和系统，该方法包括:获取域名解析的请求解析数据，对域名解析的解析数据进行数据清洗，根据已知的恶意域名网站黑、白名单，过滤掉恶意域名与非恶意域名；再根据域名字符串特征以及解析日志时间属性，判断域名是否为恶意域名，输出疑似恶意域名。本发明基于HADOOP大数据分析平台，可以全量分析用户的访问域名情况，挖掘出潜在的恶意域名。并且，进一步通过分析可以确定恶意程序服务器IP地址，可以针对IP地址进行封杀，此外，还可以找出受恶意程序感染的肉鸡IP，及时提醒用户杀毒，遏制恶意程序的扩散。
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公开(公告)号：CN118332500A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410530163.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域，公开了一种服务于云上服务资产探测的多源数据智能融合方法，首先对不同服务器数据源的信息进行标准化处理，统一数据源格式，具体包括格式化处理、使用ETL工具和自有数据处理代码进行数据转换和清洗；使用Magika工具，基于AI技术识别文件格式和内容；采用深度学习模型进行数据特征提取和分类；进行数据源加权与自动优化迭代，采用加权平均方法，根据每个数据源的权重计算综合置信度；利用机器学习和模式识别技术，创建自规则指纹库；构建基于模糊逻辑的分析框架，进行数据融合，输出探测结果集。本发明通过测绘系统对公有云资产进行了多维度的统计分析，揭示了资产的暴露状况，包括归属单位、活跃主机、开放端口和外部服务等关键信息，为风险评估和管理奠定了基础。
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公开(公告)号：CN108833525B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810582418.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于Fiddler的HTTPS流量内容的审计方法，涉及计算机技术领域。该方法首先在局域网、企业的出口网关处安装Fiddler软件；启动Fiddler软件，生成根CA证书，并分发至局域网和企业内部的机器，使之信任；局域网和企业内部的机器的代理服务设置为部署Fiddler的服务器的IP，端口为8888；启动Fiddler并打开HTTPS协议数据的捕获开关，Fiddler底层启动捕包处理流程，捕获网卡上所有数据包。编写处理插件代码并编译为dll文件，对实时捕获的HTTPS协议数据包的请求包和返回包提取字段并保存；编写HTTPS正则匹配模块的代码并编译为exe文件，对data目录中保存的文本文件进行正则匹配，生成日志。本发明以一种最小代价、灵活部署，满足对局域网、企业内部中小客户的HTTPS流量内容的审计要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948339A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910210330.6
申请日：2019-03-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的恶意脚本检测方法，该方法步骤包括：S1.构建网络模拟环境，采集Webshell脚本的样本数据；S2.对采集到的样本数据进行数据预处理，并分析提取样本数据中的流量特征；S3.基于流量特征，构建网络入侵检测模型；S4.在服务器端部署所述网络入侵检测模型，接入服务器流量数据，检测出服务器端的网络入侵行为；S5.将检测结果在系统界面实时显示，并记录入检测日志。
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公开(公告)号：CN108647725A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810449021.X
申请日：2018-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种实现静态隐马尔科夫模型推理的神经电路，本发明赢者通吃电路(Winner-take-all,WTA)电路可以实现静态隐马尔可夫模型的近似最优推理，网络中的脉冲神经元可以不断地累积证据，即通过新的证据更新后验概率；WTA电路中的竞争机制可以对分布进行归一化。
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公开(公告)号：CN108647715A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810437038.3
申请日：2018-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京大学
CPC classification number: G06K9/6278 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法，包括概率矩阵分解、概率矩阵分解算法和基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法三个步骤，该方法可以用于分析变量间的独立性和确定性关系，本文证明了贝叶斯网络的联合概率分布可以等价表示为一系列子图联合概率分布的线性组合，在此基础上，提出了一个新的推理框架，在这个新的框架下，任意贝叶斯网络可以分解为若干带权重的贝叶斯子网络，如果原图被分解为树状子图，可以得到精确的推理结果；如果原图被分解为若干仍然带环的子图，近似推理的准确性高于主流的信度传播算法。
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公开(公告)号：CN108055246A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711227117.3
申请日：2017-11-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 孙波 , 张建松 , 司成祥 , 李应博 , 张伟 , 杜雄杰 , 姜栋 , 房婧 , 姚姗 , 高昕 , 李轶夫 , 刘成 , 侯美佳 , 盖伟麟 , 王亿芳 , 董建武 , 胡晓旭 , 王梦禹 , 毛蔚轩 , 张泽亚 , 李胜男
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种非正常网络空间资产自动加入黑名单的控制系统，其包括检测单元、接收单元、处理模块，通过处理模块对企业的网络空间资产进行处理，将检测到的企业同一IP上绑定超过预定数目个域名或同一域名上绑定超过预定数目个数据，则将其加入黑名单，并只获取该IP的预定数目个域名或域名上的预定数目个数据。本发明通过处理模块将非正常企业IP的域名以及非正常企业域名的数据加入黑名单，使得本发明能够将网络中真正重要的网络资产过滤后，再进行安全分析。本发明通过将非正常网络空间资产加黑后，可以快速实现企业对网络资产进行处理，使企业的网络资产都是企业的真实资产。
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公开(公告)号：CN107426049A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710342921.X
申请日：2017-05-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天融信科技有限公司
Inventor： 孙波 , 李轶夫 , 姚珊 , 姜栋 , 鲁骁 , 张建松 , 张伟 , 杜雄杰 , 司成祥 , 房婧 , 李应博 , 刘成 , 胡晓旭 , 王亿芳 , 王梦禹 , 刘斯宇 , 李海峰 , 陈朴 , 杨亚南
IPC: H04L12/26 , H04L12/813
CPC classification number: H04L43/028 , H04L43/04 , H04L43/08 , H04L43/0876 , H04L47/20
Abstract: 本发明提供了一种网络流量精确检测方法、设备及存储设备，所述方法包括：获取网络中的待检测数据包，根据预设的提取位置集在所述数据包中提取若干个内容串，其中所述提取位置集中包括若干个提取特征的关键字或位置、及提取长度；将所述内容串在预设的特征串集中进行匹配，得到每个所述内容串的匹配结果；判断若干个所述匹配结果是否满足预设的特征关系，当所述匹配结果满足所述预设的特征关系时，则所述数据包命中所述预设的特征关系对应的规则。本发明在特征定义与匹配时，采用先提取后查询比对的方法，有效解决目前使用正则表达式定义复杂和特征匹配性能不可控的问题。
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