一种5G专网安全风险测评的方法及装置

    公开(公告)号:CN117880818A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311286390.9

    申请日:2023-10-07

    Abstract: 本发明提供一种5G专网安全风险测评的方法及装置,采集专网全流量数据进行解析,研判相关接口数据的合规性以及信令与业务数据是否具有网络风险。此外根据网络情况,通过可编辑协议修改主动探测文件的源/目的IP地址、端口号、MAC地址等L2~L3层信息以及L7层信元信息,并根据阈值设定与返回消息时延,实现安全探测专网信令协议漏洞、5G框架漏洞、5G专网配置错误、业务安全漏洞以及其他薄弱环节,并出具安全测评报告。全流量数据包含用户面N3、N6、N9接口数据,信令面N1N2、N4接口数据,核心网内SBI、N5/N33接口数据,MEP平台MP1、MP2接口数据。集被动数据采集和主动安全探测相结合的方式对5G专网进行网络风险测评,了解当前5G专网风险,提出有针对性的解决方案。

    一种基于IP位掩码规则的流量分流方法

    公开(公告)号:CN117880193A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311679125.7

    申请日:2023-12-08

    Abstract: 本发明提供一种基于IP位掩码规则的流量分流方法,通过位掩码处理、单字节匹配表压缩等方法,显著减小了内存占用,较传统方案内存压缩了近80%,使得更大规模的规则集能够在有限内存环境下进行高效处理;采用了位掩码和提前截取范围等技术,能够在匹配时快速过滤掉不符合条件的规则,并调用SIMD指令并行进行字节处理,较传统方案性能提升将近3~4倍;本发明使得一条规则可以表示多个可能的IP段,这提供了更灵活的规则匹配,适用于不同情况下的网络流量管理需求;通过优化规则预处理和匹配过程,使得它更适用于大规模规则集的情况;使用二分法进行规则的精细匹配,从而能够准确找到匹配的规则。这提供了更高的匹配精度,有助于更精确地管理网络流量。

    一种基于大型语言模型实现安全编排自动化与响应的方法

    公开(公告)号:CN117828602A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311618634.9

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明提供一种基于大型语言模型实现安全编排自动化与响应的方法,利用大型语言模型进行智能化的剧本编排,无需人工干预;将自动化和专家协作的有机结合,确保安全事件的高效处置和遵循最佳实践;根据威胁态势、网络环境的变化评估现存的安全剧本是否存在不足和隐患,具备适应新兴安全威胁、不断变化的攻防情势的能力。本发明减少了安全专家和安全运营的协作点,实现了更高的安全效能,安全专家只需描述安全事件,而不必关心响应策略和规则的具体制定;减少了漏洞的存在和安全风险的扩散,使网络环境更加安全可靠;同时,安全运营只需要提供本地化要求,如安全防护要求、IT资产及网络架构、安全产品信息和相关法律法规,无需过强的网络安全知识。

    加密网络流量检测方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117439763A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311109535.8

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明提供了一种加密网络流量检测方法、装置及电子设备,方法包括获取目标加密网络流量数据;基于五元组聚合方式和四元组聚合方式分别对目标加密网络流量数据进行处理,得到目标加密网络流量数据的五元组特征和四元组特征;将五元组特征和四元组特征分别输入至预先训练好的第一随机森林模型中和第二随机森林模型中,得到第一检测结果和第二检测结果;基于第一检测结果和第二检测结果,判断目标加密网络流量数据是否为恶意加密网络流量,该方式基于五元组聚合方式和四元组聚合方式在会话粒度层级上提取流级特征,并综合多个随机森林模型的检测结果进行恶意加密流量的识别,具有较高可解释性,能够快速处理高速率流量,并有效识别恶意加密流量。

    一种微服务架构下分布式任务调度系统及实现方法

    公开(公告)号:CN116820717A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310763124.4

    申请日:2023-06-27

    Abstract: 本发明提供一种微服务架构下分布式任务调度系统及实现方法,在微服务架构下由应用层服务承担任务创建、服务同步和任务调度中心的职责,其他子服务来负责具体执行对应的定时任务。本发明能够结合微服务架构特性,提供定时任务的集中调度管控,方便用户对任务的运行状态进行在线控制,降低学习成本和集成门槛;采用任务与任务实例一对多数据模型结合Redis队列,完成对任务在分布式状态下串行和并行的调度管控,解决一些任务调度框架中任务只能完成单机串行的痛点;采用Redis分布式锁机制,解决密集型定时任务对数据库性能的影响,保证定时任务的高效稳定运行;采用加权轮询算法,替代获取数据库锁来决定任务执行权的随机性,实现任务调度真正的负载均衡。

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