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公开(公告)号：CN111130937A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911350703.6
申请日：2019-12-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种协议解析方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定待解析的控制器局域网络CAN总线协议内容；基于在CAN总线上进行的所述待解析的CAN总线协议内容对应的指定协议交互，获取用于协议解析的参照数据；根据所述参照数据，通过线性拟合的方式确定所述待解析的CAN总线协议内容对应的协议解析结果。因此，本发明实施例实现了通过指定协议交互得到的数据内容作为参照进行数据拟合的CAN私有协议自动化解析，降低了协议解析的难度，还提高了CAN总线协议解析效率。
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公开(公告)号：CN111077883A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911382914.8
申请日：2019-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明实施例提供一种基于CAN总线的车载网络安全防护方法及装置，所述方法包括：获取待进入CAN总线的通信数据，并对所述通信数据进行接口安全防护，以获取通过接口安全防护的第一目标通信数据；对所述第一目标通信数据进行网关安全防护，并放行通过网关安全防护的第二目标通信数据至CAN总线的车载网络；在所述第二目标通信数据基于所述车载网络进行的通信过程中，根据预先划分的控制域的访问权限隔离所述第二目标通信数据，以获取与各控制域分别对应的第三目标通信数据；对各控制域中的第三目标通信数据分别进行加密处理。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够全面地实现对车载网络的安全防护。
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公开(公告)号：CN110445750A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910525652.X
申请日：2019-06-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种车联网协议流量识别方法及装置：提取车载终端与车联网服务器交互的车联网协议应用层数据报文；根据已知协议流量鉴别库确定所述数据报文对应的已知协议，如果不是已知协议，则，确定为未知协议；根据未知协议的协议内容确定所述数据报文为字符型协议或者二进制协议；当所述数据报文为字符型未知协议时，根据特征字符库中的车辆状态字段匹配数据报文中的连续可见字符串，将匹配成功的连续可见字符串标识为相应车辆状态字段；当所述数据报文为二进制未知协议时，根据多序列对比方法获取数据报文中的可变字段和不可变字段，并确定各字段对应的车辆状态字段。本发明能够对不同车联网协议数据报文中的车辆状态字段进行准确高效识别。
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公开(公告)号：CN110365645A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910491594.3
申请日：2019-06-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种车联网协议关键词识别方法及装置，具体包括：预先根据已知车联网协议中每个关键词特征确定每个已知车联网协议关键词的中心点坐标；提取车辆与车联网服务器交互的未知车联网协议应用层数据报文后，将属于同一未知车联网协议类型的各数据报文根据长度标识字段进行变长字段查找，并根据字节取值变化率进行关键词字段界定，得到属于同一未知车联网协议的多个关键词；获取每个未知车联网协议关键词的中心点坐标；根据每个未知车联网协议关键词的中心点坐标和每个已知车联网协议关键词的中心点坐标确定每个未知车联网协议关键词所属关键词类别。采用本发明能够对未知车联网协议数据报文中的关键词进行准确高效识别。
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公开(公告)号：CN109672669A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811467163.5
申请日：2018-12-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 长安通信科技有限责任公司
IPC: H04L29/06 , H04L12/741 , H04L12/743 , H04L12/801 , H04L12/823
Abstract: 本发明公开了一种流量报文的过滤方法及装置，该流量报文的过滤方法包括：解析提取网络流量报文中的关键字段信息，并将关键字段信息组装成第一规则查找信息；根据第一规则查找信息，查询预设的第一规则表；若第一规则查找信息在第一规则表中没有匹配的信息，则对网络流量报文执行丢弃处理；若第一规则查找信息在第一规则表中有匹配的信息，则根据第一规则表中对应的执行动作信息、组合规则标记信息与组合规则索引下标信息，对网络流量报文执行相应的处理。本发明在网络分析设备中不需要在报文第一次接收时就进行一系列深层次组合规则的报文解析，从而大幅度的提升硬件资源的访问速度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105302851B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201510572332.1
申请日：2015-09-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于文件序列化的自动机远程分发和初始化方法，将位于内存的自动机序列化成本地文件，然后将序列化后的文件进行分发和快速部署，以替代原有的基于规则和特征的分发和部署方式。该方法包括步骤：S1.配置后端服务器，将特征和规则进行初始化生成自动机；S2.在所述后端服务器上将自动机序列化到本地，以文件形式存储；S3.配置分发网络和n台处理机，所述后端服务器将文件形式存在的自动机通过分发网络发送给所有需要进行匹配处理的处理机；S4.每台处理机都接收文件形式存在的自动机，并初始化到内存；S5.处理机根据新生成自动机进行特征的匹配和检测处理。
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公开(公告)号：CN107644199A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710730447.8
申请日：2017-08-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于特征和区域协同匹配的刚体目标跟踪方法。该方法包括以下步骤：1)在初始图像中选定目标区域，并在目标区域检测SURF特征；2)在目标区域内，以每个SURF特征点为中心构建不变性区域；3)在当前图像到来时，提取其SURF特征，并与初始图像进行基于SURF特征和不变性区域的协同匹配，形成匹配点对；4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明通过对SURF特征在复杂变化下的可重复性规律进行研究，利用SURF特征和区域模板协同匹配的方案求解运动参数，能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号：CN107506795A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710729430.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/6211 , G06K9/3233 , G06K9/4642 , G06K9/6215 , G06K2009/6213 , G06T7/62 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子建立方法和图像匹配方法。该特征描述子建立方法包括：1)在图像中检测SURF特征以获取图像兴趣点；2)在图像兴趣点的不变性局部邻域内进行灰度信息分布统计，并生成灰度分布直方图；3)基于图像兴趣点的不变性局部邻域及灰度分布直方图，建立特征描述子。进行图像匹配时，首先采用该方法建立图像的特征描述子，然后通过特征描述子对图像的局部特征进行匹配，进而建立图像之间的对应关系。本发明能够使特征描述子在视角、仿射、光照等多种变换下实现更好的匹配性能,并在视频目标跟踪中保持了目标连续变化的自适应性。
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公开(公告)号：CN106934395A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710080987.6
申请日：2017-02-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种采用SURF特征和颜色特征相融合的刚体目标跟踪方法。该方法包括：1)在初始图像中选定目标区域，在目标区域内提取SURF特征并建立SURF特征描述；2)在每一个以SURF特征点为中心的局部邻域内构建颜色特征；3)在当前图像到来时，首先利用颜色特征寻找初步的目标区域，之后提取SURF特征并与初始图像建立基于特征的匹配，形成匹配点对；4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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公开(公告)号：CN106897721A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710058219.0
申请日：2017-01-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/4609 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种局部特征与词袋模型相结合的刚体目标跟踪方法。该方法包括：1)在初始图像中选定感兴趣的目标区域，并在目标区域检测SURF特征；2)为SURF特征构建分类器；3)将词袋模型与局部特征结合，对每个SURF特征点用视觉单词来表达，形成2维尺度旋转不变空间；4)在当前图像到来时，基于SURF特征实现分类器的自适应匹配，并使用2维尺度旋转不变空间内的视觉单词进行协同匹配，形成匹配点对；5)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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