基于漏洞知识图谱的检测方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118368111A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410486870.8

    申请日:2024-04-22

    Abstract: 本公开涉及网络安全技术领域,提供了一种基于漏洞知识图谱的检测方法。该方法包括:获取目标工业网络对应的漏洞信息;根据上述漏洞信息和漏洞知识图谱预设的模式层,生成漏洞知识图谱对应的节点;将上述节点注入关联分析引擎,得到漏洞知识图谱对应的关键组件的关联关系;根据上述漏洞知识图谱的节点和关键组件的关联关系,对目标工业网络进行漏洞检测。本公开提供的基于漏洞知识图谱的检测方法,利用漏洞之间的关联关系进行漏洞检测,提高了漏洞检测技术的准确性,确保了工业互联网的安全性。

    一种基于穷举解密的TCP隐蔽隧道检测系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118802385A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411292195.1

    申请日:2024-09-14

    Abstract: 本发明提供一种基于穷举解密的TCP隐蔽隧道检测系统、电子设备及存储介质,其中,系统包括:通过单一算法(如异或、加法、减法、解码和解压缩)和组合算法(对异或、加法、减法、解码和解压缩进行两两组合)对传输的TCP载荷进行解密。通过分析解密后的数据中是否包含IP地址、计算机名、用户名、操作系统版本和MAC地址等系统信息,来判断TCP载荷中是否含有隐蔽隧道。本发明提出的方案能够效解决了简单加密TCP隐蔽隧道的检测困难问题,提高了检测准确性和可解释性,有助于精确识别恶意流量。

    一种基于深度学习的加密HTTPS流量DDoS攻击检测方法和装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN118646596A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202411096155.X

    申请日:2024-08-12

    Abstract: 本公开实施例公开了一种基于深度学习的加密HTTPS流量DDoS攻击检测方法和装置、设备和介质,其中,方法包括:首先,基于XDP技术,从网络设备中对流量数据进行收集,生成待处理数据。之后,基于加密DDoS的攻击特点,对生成的待处理数据进行转换提取,生成加密流量数据。然后,基于STANet深度学习模型,对该加密流量数据进行处理,生成输出分数向量,并基于输出分数向量对流量数据类别概率进行计算,生成流量检测报告。最终,基于生成的流量检测报告,对告警通知进行预设措施的响应,完成对加密HTTPS流量DDoS攻击的检测。本公开实施例通过上述的检测方法,实现了对DDoS攻击的精准识别,提升了检测的准确率。在应用中,相对于现有检测法,其针对性也更强,检出率也更高。

    基于原子化编排的网络节点内生安全防护方法及装置

    公开(公告)号:CN118316738B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410741435.5

    申请日:2024-06-11

    Abstract: 本发明提供一种基于原子化编排的网络节点内生安全防护方法及装置,属于网络安全技术领域,方法包括:获取至少一个网络节点的分别对应的至少一个需求安全原子功能;基于各网络节点分别对应的各需求安全原子功能和至少一个安全原子功能贮存中的至少一个预设安全原子功能,采用安全资源编排算法确定各网络节点分别对应的安全资源编排结果;基于安全资源编排结果包括的目标安全原子功能集合和目标安全原子功能贮存集合,对各网络节点进行安全防护。针对实际复杂网络的安全需求,通过安全资源编排算法实现安全资源编排结果的准确确定,进而实现各网络节点的安全防护,使得网络能够更加动态、自适应的部署安全功能,提升复杂网络整体的安全性。

    一种用于网络威胁的多源异构数据治理方法和系统

    公开(公告)号:CN118174971B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410598600.6

    申请日:2024-05-15

    Abstract: 本发明提出一种用于网络威胁的多源异构数据治理方法和系统。其中,方法包括:对所述多源异构网络威胁数据以数据仓库的形式临时存储;对数据仓库中多源异构网络威胁数据的进行数据探查,得到数据探查结果;根据数据探查结果,编辑多源异构网络威胁数据的数据标准;根据所述数据标准,配置自定义任务,所述自定义任务规范化处理数据仓库中的多源异构网络威胁数据,完成数据清洗、数据关联和数据回填工作,最终将处理后数据存储到对应的原始情报库中。本发明提出的方案能够实现对多源异构网络威胁数据的汇聚、清洗、关联、分发等全流程的处理,具备了一站式的数据治理能力和多源异构跨平台的数据适配能力。

    网络数据的威胁狩猎方法及装置、存储介质、计算机设备

    公开(公告)号:CN119728160A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411640709.8

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本申请公开了一种网络数据的威胁狩猎方法及装置、存储介质、计算机设备,该方法包括:响应于线索扩展任务执行指令,获取第一起始线索及第一狩猎需求信息,根据第一狩猎需求信息,通过目标搜索算法,在预设图结构中从第一起始线索指示的第一起始节点开始搜索,在搜索中统计当前搜索对象的数量;若大于第一预设数量阈值,基于预设分类规则对当前搜索对象进行分类,为每个分类分配一个处理资源,通过处理资源以对应分类下的当前搜索对象为起点,根据第一狩猎需求信息,通过目标搜索算法在预设图结构中搜索,在搜索中继续统计当前搜索对象的数量并继续判断,直至满足预设结束条件;根据满足第一狩猎需求信息的搜索对象,得到威胁狩猎结果。

    一种基于增量学习的加密对抗攻击检测方法和系统

    公开(公告)号:CN118972104B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202410979108.3

    申请日:2024-07-22

    Abstract: 本发明提出一种基于增量学习的加密对抗攻击检测方法和系统。其中,方法包括:提取加密流量特征数据;基于VAE模型和GAN模型对加密流量特征进行数据增强,得到原训练集;应用原训练集对SVM进行初始训练,得到初始训练SVM;通过增量样本构建原模型保留集和新增样本保留集;应用原模型保留集和新增样本保留集训练所述初始训练SVM,得到增量训练SVM;应用所述增量训练SVM进行加密对抗攻击检测,并重复上一步骤。本发明提出的方案能够通过数据增强技术生成多样化的训练样本,缓解数据稀缺和数据不平衡问题。采用增量学习策略,使得模型能够在新的加密流量出现时快速更新,无需重新训练整个模型,从而提高了分类效率和准确性。

    一种基于多能力组件的数字孪生城市的引擎系统

    公开(公告)号:CN119272540A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411795508.5

    申请日:2024-12-09

    Abstract: 本发明涉及数字孪生领域,特别是涉及一种基于多能力组件的数字孪生城市的引擎系统。包括一个能力调用终端和多个能力组件响应终端,每一能力组件响应终端均包括多个能力组件,能力调用终端根据数字孪生场景的构造请求,调用对应能力组件的API,以生成对应的数字孪生应用;能力调用终端按照如下方法运行:生成每一能力组件响应终端对每一子构造能力请求类对应的响应匹配度;根据响应匹配度确定目标能力响应终端。本发明中通过API接口调用的方式,可以灵活根据实际的数字孪生场景的构建请求,来调用不同能力响应终端的能力组件。同时,可以尽量使用同一能力响应终端中的能力组件,可以尽量避免数据格式的差异问题,进而提高兼容性。

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