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公开(公告)号：CN103716313A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310722437.1
申请日：2013-12-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种用户隐私信息保护方法，包括以下步骤：步骤1：钩取模块接收接口调用操作，获取基本接口信息，采用重定向过滤方法，对可能访问敏感信息操作进行过滤分析；步骤2：解析模块接收终端设备发送的运行日志数据信息，并调用接口调用数据库中的信息，记录敏感操作的操作日志；步骤3：检测模块对可疑行为操作数据库中的信息进行处理，基于黑名单数据库中的信息，筛选出窃密操作，并将所述窃密操作行为信息存储到黑名单数据库中；步骤4：根据黑名单数据库中的窃密操作行为信息处理窃密操作。本发明能够监控窃密行为，发现潜在的窃密威胁，并阻断其操作；监测敏感信息流转；能够全面监控、保护用户隐私数据。
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公开(公告)号：CN103226520A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310113105.3
申请日：2013-04-02
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F12/08
Abstract: 本发明涉及一种集群内存自适应管理方法、服务器集群。其中，集群内存自适应管理方法包括：对于数据服务器集群中的每个数据服务器，在使用前对该数据服务器按照变步长加性增长方式进行内存预分配，将内存分割为设定数目的片组，每个片组的总容量相等，每个片组包含容量相等的多个分片。本发明的集群内存自适应调管理方法，采用优化模式的内存预先分配的策略，保证了内存的合理分片，从而提高了内存的存取效率，也减少了内存碎片的产生。此外，本发明的集群内存自适应调管理方法能够进行内存自适应调整，大大提高了内存的自治能力和稳定性。
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公开(公告)号：CN105357322B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201510918865.0
申请日：2015-12-11
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于拓扑划分的虚拟机分配方法。该方法据拓扑结构构建无向图模型，然后通过图的遍历分割实现拓扑划分，然后计算子图资源，并匹配物理服务器承载能力。本发明在分批创建虚拟机的情形中，通过构建图模型，综合考虑虚拟机资源请求信息和虚拟网络与物流网络之间的特点，更合理地分配虚拟机节点到物理服务器，不仅在保证虚拟机性能的前提下提高了物理服务器的资源利用率，而且能够降低网络带宽的占用率，从而保证虚拟机之间网络通信的高效。
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公开(公告)号：CN105390132B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201510653901.5
申请日：2015-10-10
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于语言模型的应用协议识别方法及系统。该方法包括离线阶段和在线阶段；离线阶段包括：将混杂的原始网络数据报文划分为目标应用协议的数据报文集合和非目标应用协议的数据报文集合；构建目标应用协议的语言模型；提取已经标记类别的网络数据报文的协议关键字，作为网络数据报文的分类特征；对离线数据进行学习训练，获得目标应用协议的检测模型；在线阶段包括：根据离线阶段得到的语言模型提取待测网络数据报文的协议关键字作为其分类特征；对待测网络数据报文的协议类别属性进行判别，并输出判别结果。本发明能够充分挖掘网络消息报文中潜在的协议语义信息，在在线网络协议流量分类过程中具有高准确率和强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104270392B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201410575510.1
申请日：2014-10-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于三分类器协同训练学习的网络协议识别方法及系统：对网络原始流量进行IP重组和TCP流还原，将网络数据由包为单位规约为以流为单位；提取每条单向流的特征信息并向量化，构建特征矩阵；使用少量标记样本构建三分类器协同训练分类器；判定是否已有所分析协议的分类模型，如果没有则先利用三分类器协同训练学习方法构建协议分类器，否则对数据包的协议属性进行判别；利用基于J48的三分类器协同训练学习算法进行训练并得到所分析协议的分类模型；对未标识的网络数据包进行协议类别判定，输出结果为两类：一类是属于目标协议的网络数据包，另一类是非目标协议的网络数据包。本发明保证很高的识别准确率和召回率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106303757A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510349166.9
申请日：2015-06-23
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04N21/8543 , H04N21/858 , H04N21/6437 , H04N21/472 , H04N21/4782
CPC classification number: H04N21/8586 , H04N21/47202 , H04N21/4782 , H04N21/6437 , H04N21/8543
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征及流还原的网络音视频地址解析方法。本方法为：1)根据当前播放网页的网页行为和网页内容，识别出该播放页面的视频播放元素；2)向视频播放元素注入控制指令或执行脚本，控制当前播放网页中播放器的播放，然后进行步骤5)；如果播放失败，则进行步骤3)；3)计算所需点击视频播放元素的坐标位移，根据该坐标位移控制鼠标进行点击播放，然后进行步骤5)；如果播放失败，则进行步骤4)；4)根据设定的点击规则对当前播放页面中的播放器进行点击播放，然后进行步骤5)；5)获取播放器与音视频服务器之间的网络数据，提取出当前播放网页的网络音视频地址。本发明能实现批量自动地址解析，大幅提高解析效率。
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公开(公告)号：CN103944901B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201410158412.8
申请日：2014-04-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种社交僵尸网络控制节点的检测方法及装置。社交僵尸网络控制节点的检测方法包括：采集合法昵称样本和恶意昵称样本并保存并进行随机划分；基于改进的Aprior算法，从第一合法昵称样本子集中挖掘出所有出现频数超过设定频数阈值的各阶子字符串保存在频繁表中；基于频繁表，利用第二合法昵称样本子集和第一恶意昵称样本子集，根据预设的可信度计算函数和阈值生成规则获得可信度阈值；根据可信度计算函数，利用第三合法昵称样本子集和第二恶意昵称样本子集，验证可信度阈值是否有效；若有效，则根据可信度计算函数和可信度阈值对待检测昵称进行检测。本发明能够在无需对僵尸程序进行逆向的情况下，快速准确地检测出NGA生成的伪随机昵称。
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公开(公告)号：CN103678158B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310732673.1
申请日：2013-12-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明涉及一种数据布局优化方法，具体包括以下步骤：步骤1：接收业务系统输入的连续数据流；步骤2：将数据流划分为连续无交叉的多个数据块；步骤3：判断待处理的数据块是否达到缓存上限，如果是，进行下一步；否则，跳转至步骤1；步骤4：计算得到缓存中的所有数据块的指纹；步骤5：将缓存中数据块的指纹与指纹列表中的指纹进行匹配，将匹配的数据块标记为重复数据块；将不指纹匹配的指纹存入指纹列表中；步骤6：更新数据块信息表中的数据块的物理位置信息；步骤7：根据数据块信息表中的各个数据块的物理位置信息存储对应的数据块。本发明提高了数据的顺序性，降低了数据布局的离散化，提高了重复数据删除系统的顺序读写性能。
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公开(公告)号：CN103226520B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310113105.3
申请日：2013-04-02
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F12/0871 , G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种集群内存自适应管理方法、服务器集群。其中，集群内存自适应管理方法包括：对于数据服务器集群中的每个数据服务器，在使用前对该数据服务器按照变步长加性增长方式进行内存预分配，将内存分割为设定数目的片组，每个片组的总容量相等，每个片组包含容量相等的多个分片。本发明的集群内存自适应调管理方法，采用优化模式的内存预先分配的策略，保证了内存的合理分片，从而提高了内存的存取效率，也减少了内存碎片的产生。此外，本发明的集群内存自适应调管理方法能够进行内存自适应调整，大大提高了内存的自治能力和稳定性。
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公开(公告)号：CN105871619A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610240406.6
申请日：2016-04-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/851
CPC classification number: H04L41/14 , H04L43/08 , H04L43/16 , H04L47/2441
Abstract: 本发明公开了一种基于n?gram多特征的流量载荷类型检测方法。本方法为：1)读取样本网络流的数据包，根据该数据包的按五元组标记其所属的样本网络流；然后计算该样本网络流五元组的哈希值作为键，如果哈希表中不存在该项，则将该哈希值作为新的键并分配一结构体作为键值Value，插入哈希表中；如果存在该键，则在哈希表中获得对应的结构体，将该数据包的载荷数据保存到该结构体中；2)对每一结构体中的载荷数据进行n?gram子串分割，生成该样本网络流的特征向量；3)根据特征向量训练得到一分类模型；4)对于待分类的网络流，生成该网络流的特征向量，然后利用该分类模型判断该网络流的类型。本发明大大提高了检测效率。
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