基于城市时延特征的IP地理定位库评估方法

    公开(公告)号:CN116418781A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310322596.6

    申请日:2023-03-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于城市时延特征的IP地理定位库评估方法,该方法通过构建一个高质量的融合参考数据库,从城市的角度对IP地理定位库进行评估。首先提出一种最小网段匹配的机制对多个IP地理定位库的网段进行融合,并且对融合网段的候选城市进行筛选;然后通过自定义的城市边界时延范围BDRC和城市时延特征CDC等判定指标,对融合网段的候选城市进行定位判断,获得融合参考数据库;最后基于融合参考数据库和两个可靠度指标对IP地理定位库进行多层次,全范围的评估。

    基于多元异构数据DNS系统根区文件可信性验证方法

    公开(公告)号:CN115982689A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211719146.2

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本发明提供一种基于多元异构数据的DNS系统根区文件可信性关联验证系统,包括多元异构数据获取模块,多元异构数据获取模块与IANARoot Zone Database数据获取模块、AXFR传输数据获取模块以及主动探测数据模块连接,其解决了以往获取根区文件数据往往是单源的,即仅仅通过DNS请求或是区域传送请求来获取该文件,但却无法判断获取到的文件是否是最新的版本,也无法判断该文件是否因劫持而被篡改的技术问题,本发明通过该方法可动态地构建可信的根区文件数据,并可实现对根区文件的动态监测,构建的可信根区文件既可用于建立本地根,优化DNS解析过程,提高解析效率,也可以用于根侧解析异常检测。

    一种目标单位IP资产主动获取与验证方法

    公开(公告)号:CN111885220B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010749324.0

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明涉及一种目标单位IP资产主动获取与验证方法,其解决了现有目标单位IP资产无法有效获取完全的的技术问题,其通过DNS解析,与主动探测、分析验证相结合的方式,充分发现、挖掘DNS解析结果之外的目标单位的IP资产;通过多DNS获取IP,避免单一DNS由于地域限制等因素获取IP地址少的现象。本发明可广泛应于目标单位IP资产主动获取与验证,能有效的提高获取目标单位的效率,节省了人力资源。

    基于网页文本内容检测色情赌博域名的方法

    公开(公告)号:CN115146056A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210542929.1

    申请日:2022-05-18

    Abstract: 本发明提供一种基于网页文本内容检测色情赌博域名的方法,首先对域名发起HTTP请求,获取域名对应的HTTP文本内容,针对网页内容进行预处理,同时,构建色情、赌博、非色情赌博的三种语料库信息。针对语料库信息,进行分词处理,停用词处理等,构建算法模型的数据集信息。其次,使用语料库中的热点词汇对数据集进行编码处理,使用基于LSTM深度学习算法模型对数据编码进行处理,最后使用SoftMax三分类(色情、赌博、非色情赌博),输出结果。不仅可以解决传统黑名单检测方法中色情赌博域名频繁变更域名,不断扩充黑名单的问题,也能解决传统机器学习算法(SVM、随机森林等)人工提取文本特征的不充分,算法识别精度低等问题。

    一种基于网络实体动态调整举报治理恶意域名的方法

    公开(公告)号:CN115022018A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210606191.0

    申请日:2022-05-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于网络实体动态调整举报治理恶意域名的方法,其解决了现有方法对恶意域名精准治理研究较少,治理方法孤立且难联动的技术问题,其包括收集各类可正常访问的恶意域名及它们的基础信息;然后根据这些信息进行网络实体的识别与网络实体基础信息的匹配与收集,并向符合条件的网络实体进行举报;在举报之后对各网络实体的治理效果进行跟踪与评估,根据评估状况不断调整与优化举报机制。本发明可广泛应于计算机领域需要及时清除或者拦截恶意域名的场合。

    一种基于轻量级网络模型的指静脉识别方法

    公开(公告)号:CN114821040A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210416878.8

    申请日:2022-04-20

    Abstract: 本发明提供一种基于轻量级网络模型的指静脉识别方法,针对不同的指静脉数据库采用不同的ROI区域提取方法,其采用的是轻量级指静脉识别网络模型,该轻量级指静脉识别网络模型裁剪了预训练的MobileNetV2的前七个瓶颈层,其后接着的是一个Dropout层(Dropout1)、一个卷积层(Conv)、一个归一化层(BNorm)、一个ELU层(ELU)、一个Dropout层(Dropout2)和一个全连接层(FC),以指静脉ROI图像为训练样本,采用端到端的方式对网络进行训练,对预训练MobileNetV2模型的部分结构进行微调,对辅助层进行从头训练。该方法简化了手指静脉识别流程,图片预处理过程仅需要对采集到的样本进行ROI(感兴趣区)提取;模型参数量少,降低计算机计算代价,从而提升识别速度以及减少训练成本更加节能环保。

    一种恶意证书检测方法
    68.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111884813B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202010775718.3

    申请日:2020-08-05

    Abstract: 本发明涉及一种恶意证书检测方法,其解决了检测恶意证书方法出现的准确率不高,涉及恶意证书范围不广的技术问题,其包括:对证书进行基本的内容解析和规范性的检验,判断它是否符合RFC 5280;从CCADB获取的可信根证书和中间证书,结合证书本身AIA拓展信息中的CERT_ISSUER来构建完整的证书链,验证证书签名,验证整个证书链上的证书;对之前获取的证书的内容及相关的验证信息进行特征的提取;收集良性证书数据和恶意证书数据,对证书进行特征的提取;在数据特征提取之后,构建检测模型并实现对恶意证书的验证。本发明可广泛应于检测恶意的X.509证书。

    基于DNS解析流量和IP流量融合分析的异常流量识别方法

    公开(公告)号:CN113630409A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110895580.5

    申请日:2021-08-05

    Abstract: 本发明提供一种基于DNS解析流量和IP流量融合分析的异常流量识别方法,该方法包括以下步骤:步骤1、工控网络通信设备资产发现,采集企业参与通信的设备列表,建立工控网络通信设备资产信息库;骤2、DNS流量特征提取;步骤3、IP流量特征提取;步骤4、异常通信行为识别;步骤5、异常流量识别与防护;步骤6、异常流量画像信息获取;步骤7、异常流量识别日志、异常流量特征组以及异常流量画像信息存储与提交。该方法结合网络的特征,获取异常流量的画像信息,建立域名、IP地址、授权行为列表以及画像信息等多层防护屏障,可以实现高精确度监测,可以为安全管理人员提供更多的决策依据。

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