一种基于多层次影响因子的安全漏洞威胁量化方法

    公开(公告)号:CN107292178B

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN201710333698.2

    申请日:2017-05-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于多层次影响因子的安全漏洞威胁量化方法,其中,包括:步骤1:确定需要爬取的网站,爬取网站数据,并进行处理,获取与热度评估相关的内容;步骤2:处理爬取到的网站数据,进行热度评估,通过公式1,修正CVSS基本因子得分;ScoreBase=min[(ScoreBasc+ScoreConcerned),8],公式1;其中,ScoreConcerned=5*Publish*Click*Transmit公式2;其中,ScoreConcerned为热度得分,ScoreBasc为基本得分,Publish为发表次数,Click为点击次数,Transmit为转发次数;步骤3:进行资产评估;步骤4:将步骤3获取的资产评估结果,参照CVSS的算法,CVSS基本得分进行融合得到最终的漏洞评分,带入到CVSS评估算法中得到最终的漏洞评分。

    一种素数域上椭圆曲线点压缩点解压方法

    公开(公告)号:CN119728111A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411743602.6

    申请日:2024-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种素数域上椭圆曲线点压缩点解压方法,属于密码技术领域。本发明点解压计算转换为求解平方根问题,由于p的大小满足p≡3(mod4),求取平方根问题转换为重复进行(m‑2)次的平方运算。椭圆曲线点(xp,yp)被压缩为yp和zp,zp是xp的最右边一个比特,存储空间减少了大约50%。本发明提出技术方案解决了公钥点压缩和点解压的问题。在通信成本高、计算成本低的应用场景下,空地之间信息数据交换时,公钥只需传输压缩后的值,节省了传输带宽。

    基于多层次特征融合的恶意流量检测方法

    公开(公告)号:CN118157929A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410246827.4

    申请日:2024-03-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于多层次特征融合的恶意流量检测方法,属于互联网安全技术领域。本发明融合流量多层次特征,可将流量的空间特征、时间特征及时频特征进行融合从而捕捉多尺度的特征,提供更加全面且丰富的特征信息表达。使用图分类算法进行流量分类,可以在传统的特征工程方法提取的特征的基础上进一步建模,可以处理不同大小,不同形状,不同结构的图数据,图神经网络通过卷积神经网络对不同的结构数据进行自适应建模,从而提高模型的分类性能、泛化能力、自适应性。

    一种基于神经网络语言模型的模糊测试方法

    公开(公告)号:CN117763101A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311521524.0

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络语言模型的模糊测试方法,属于模糊测试技术领域。本发明方法从构造训练集、训练模型、使用模型三个方面设计了基于神经网络语言模型的模糊测试SQL语句生成方法。第一,使用目标对象的测试文件集作为语料库,进行一定的预处理,构造出适当的训练集。第二,使用构造出的训练集训练神经网络语言模型,在模型的选择上一般使用LSTM模型。第三,设计一定的生成策略,使用训练好的模型生成测试用例。最后,生成的测试用例被输入给待测程序,执行模糊测试任务。该方法可以在黑盒场景下持续生成语法语义有效的测试用例,是一种适用于黑盒场景下的DBMS模糊测试方法。

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