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公开(公告)号：CN108449356A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810300777.8
申请日：2018-04-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多序列比对的在线协议格式推断方法，首先将协议已知部分的内容进行标记，然后对于在线流量采用增量分析的方式，将捕获的流量按照一定的数目进行分组，对于每个分组采用渐进多序列比对提取协议的格式，然后对相邻的分组结果进行分析，如果解析结果不同则对这两个连续分组中的所有分组进行分析，作为结果，直到分析结束。本方法既可满足在线协议分析的时间要求，又能保证协议分析的效果。
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公开(公告)号：CN108429747A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810189206.1
申请日：2018-03-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京启明星辰信息安全技术有限公司
Inventor： 方喆君 , 何跃鹰 , 卓子寒 , 张晓明 , 张嘉玮 , 赵忠华 , 董建武 , 李明哲 , 刘中金 , 孙中豪 , 鲁骁 , 刘岗 , 阙为涛 , 肖成民 , 王虹 , 安潇羽 , 智红莉
Abstract: 本发明公开了一种大规模Web服务器信息采集方法基本构成可以分为核心数据库、Web服务器发现模块、Web服务器指纹识别模块三部分，本发明一种大规模Web服务器信息采集方法，通过Web服务器分布情况及指纹库，可以通过探测网络空间中的I P地址，获取Web服务器的分布情况，获取Web容器、Web服务器语言、Web开发框架、Web应用、Web前段框架等指纹信息，能够形成指纹库，可以通过Web服务器分布情况及指纹库，快速对一个新站点进行建站框架判定以及脆弱性分析，能够根据漏洞威胁对象确定受影响Web服务器的数量及分布范围，从而可以对网络空间Web服务器整体安全性进行评估和预警。
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公开(公告)号：CN104579970A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310522858.X
申请日：2013-10-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州迪普科技有限公司
IPC: H04L12/741
Abstract: 本发明提供一种IPv6报文的快速策略匹配方法及对应装置，其中该方法包括：在收到报文后，将IPv6的IP五元组按照设定算法运算出结果；将结果以及源、目的端口与表项进行匹配。本发明能够减小单元表项的宽度，从而节省了存储空间，同时使硬件控制器访问的次数减少，极大的提高了匹配效率。
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公开(公告)号：CN103516550A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310455753.7
申请日：2013-09-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模包分类规则集的规则冲突检测方法及系统，所述方法包括：步骤1，接收并解析规则；步骤2，将解析后的规则划分为全前缀规则、非全前缀规则和无前缀规则；步骤3，采用源IP-目的IP双层哈希表HSIP-DIP或目的IP哈希表H*-DIP组织全前缀规则集，并对应在HSIP-DIP或H*-DIP中进行规则的增加、删除或查询；步骤4，采用源IP-目的IP双维Tire树TSIP-TDIP组织非全前缀规则集，并在TSIP-TDIP中进行规则的增加、删除或查询；步骤5，采用链表L*-*组织无前缀规则集，并在L*-*中进行规则的增加、删除或查询；步骤6，遍历HSIP-DIP、H*-DIP、TSIP-TDIP和L*-*中的每一个规则作为被检规则，检测与被检规则冲突的所有规则。本发明解决了现在技术中规则冲突算法存在的不足。
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公开(公告)号：CN115309628A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210682711.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的智能模糊测试方法、装置及系统，所述方法包括：收集到模糊测试中不同种子的程序运行状态后，使用聚类算法对各个程序运行状态进行分类，得到分类结果，并根据所述分类结果得到各个种子状态，所述种子状态为类别标签；收集模糊测试中的历史变异数据；根据所述历史变异数据和所述种子状态进行强化学习，得到变异策略，所述变异策略包括种子状态与变异动作的选择概率分布的映射关系。通过学习，在需要进行动作选择时，将种子输入到变异策略构建的策略网络中，输出变异动作选择策略，使用智能的变异动作对种子进行变异，能够提高能够覆盖更多的程序运行状态的种子的权重，充分探索测试用例，发现更多的安全漏洞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597109B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010335247.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供一种跨架构固件堆内存的缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取仿真器和固件中的应用程序，在仿真器中基于二进制翻译技术对应用程序进行解析，使得应用程序与预设测试环境系统架构进行适配；通过遍历执行注册堆内存读写钩子函数和堆内存分配钩子函数，映射生成影子内存，基于影子内存执行预设内存缺陷检测算法，得到堆内存缺陷检测结果。本发明实施例通过仿真执行模块的跨平台特性，免于将检测工具部署到固件所在设备中，极大克服了传统内存检测工具需要部署到设备中的不切实际需求，提高对固件测试的效率，解决IoT设备存储空间有限的问题，同时内存缺陷检测模块也为在跨架构固件场景下检测多种堆内存缺陷提供有效解决方案。
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公开(公告)号：CN108429802B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810188373.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种物联网设备信息获取方法及装置。该方法包括：根据获取的流量数据序列及其与物联网设备的对应关系，获取部分物联网设备的设备信息，将设备信息已知物联网设备的流量特征分为预设数目的流量模式，并分别获取设备信息已知物联网设备的流量特征和设备信息未知物联网设备的流量特征在这些流量模式上的模式分布向量，根据设备信息未知物联网设备与设备信息已知物联网设备的模式分布向量相似度，将相似度最大值对应的设备信息已知物联网设备的设备信息作为设备信息未知物联网设备的设备信息，从而能够高效地获取物联网设备的设备信息，克服对云平台的流量规则进行分析以获得相应物联网设备的设备信息十分费时费力的问题。
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公开(公告)号：CN107888605B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201711205653.3
申请日：2017-11-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种物联网云平台流量安全分析方法和系统，其中，所述方法包括：S1，分别从蜂窝网络流量和固网流量中提取物联网流量；所述物联网包括服务器和设备；S2，从所述物联网流量中提取服务器侧信息和设备侧信息；S3，根据所述服务器侧信息对所述服务器进行安全分析；根据所述设备侧信息对所述设备进行安全分析。本发明提供的一种物联网云平台流量安全分析方法和系统，通过大量分析物联网设备和服务器之间的通信数据，完成统一的物联网云平台流量安全分析，定位了物联网各平台潜在的安全风险，提高了物联网的安全性能。
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公开(公告)号：CN110855602A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201810955881.0
申请日：2018-08-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种物联网云平台事件识别方法及系统。该方法包括：采集物联网云平台端口上行和/或下行的数据包，并对数据包进行逐层识别，获得数据包对应的应用层协议；若判断获知应用层协议与至少一种预设应用层协议中的目标应用层协议相匹配，则将数据包按照与目标应用层协议对应的目标格式写入预设类，从预设类中读取数据包的特征值；若判断获知特征值属于至少一种特征值数据库中的目标特征值数据库，则确认数据包属于与目标特征值数据库对应的云平台事件。本发明实施例通过提取物联网云平台端口的数据包的特征值，并根据特征值来确定云平台事件，能够准确识别出物联网云平台事件，为后续解决物联网安全问题的方法提供了前提保障。
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公开(公告)号：CN110351250A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910525671.2
申请日：2019-06-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种多数据源安全知识归集系统，能够有效应对当前安全网络知识库系统的数据来源多样、种类多样、数据元素丰富、以及知识实时更新的特点，其中数据采集自动化程度高，可大大减少知识收集成本，并且该设计实现人工与自动化收集并行，实现全面知识收集；同时该设计通过严谨、可靠的知识审核验证流程，实现知识安全可用归集，以及基于自动化工具验证，减少人工审核过程和人工审核错误率，最大化提高审核验证效率；另一方面通过人工审核验证过程，实现重点、难点知识的分类、识别、审核、验证，人工审核验证的加入，弥补了工具自动验证过程中高难度知识的辨识，如此基于工具和人工双重验证，实现了严谨、可靠、安全的知识过滤，收集。
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