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公开(公告)号:CN114285612B
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202111529714.8
申请日:2021-12-14
Applicant: 北京天融信网络安全技术有限公司 , 北京天融信科技有限公司 , 北京天融信软件有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/147
Abstract: 本申请实施例提供一种异常数据检测的方法、系统、装置、设备及介质,该方法包括:根据历史网络流量数据获取预测网络流量数据,其中,所述预测网络流量数据是预测的未来多个时间点的网络流量值;确认所述预测网络流量数据中存在多个异常流量时间点;从所述多个异常流量时间点中获取部分异常流量时间点作为异常分析点,并根据所述异常分析点确认所述多个异常流量时间点所对应的流量属于异常流量。通过本申请的一些实施例能够对多个异常流量时间点进行进一步的异常判断,从而提升网络流量异常的识别准确率,减少误报和漏报的情况发生。
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公开(公告)号:CN118070276A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311355602.4
申请日:2023-10-18
Applicant: 北京天融信网络安全技术有限公司
IPC: G06F21/56 , G06F18/241 , G06F8/53 , G06F8/41 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种恶意代码分类方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:将恶意代码的二进制文件进行反汇编,得到控制流图;提取控制流图中每个基本块的语义特征;将各基本块的语义特征与控制流图的结构信息输入基于注意力的图神经网络,输出控制流图的整图嵌入;基于整图嵌入进行恶意家族分类,得到恶意代码所属的恶意家族。在图神经网络中融合注意力机制,使得在融合各基本块的语义特征与结构信息时,可以忽略掺杂有混淆手段的无效基本块及其结构信息。整图嵌入融合了更多重要节点的语义特征及结构信息,使得在恶意家族分类时考虑的是有用的语义特征及调用关系,提高了抵抗恶意软件中的混淆手段的能力与分类准确性。
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公开(公告)号:CN114237822A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111550363.9
申请日:2021-12-17
Applicant: 北京天融信网络安全技术有限公司 , 北京天融信科技有限公司 , 北京天融信软件有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于虚拟机的软件授权方法,应用于授权服务器,该方法包括:对目标软件进行授权;所述目标软件携带有授权唯一识别码以及硬件组合信息;所述授权唯一识别码为通用唯一标识符UUID;所述硬件组合信息是基于目标虚拟机的硬件信息生成的标识信息;所述目标软件安装于目标虚拟机上;将所述授权唯一识别码与所述硬件组合信息进行绑定;接收所述目标软件发送的硬件组合信息;根据所述硬件组合信息判断所述目标软件是否保活成功;若所述目标软件保活成功,则确定所述目标软件有使用权限;若所述目标软件保活失败,则确定所述目标软件无使用权限。采用本方法能够避免虚拟机上的软件被复用或非法使用。
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公开(公告)号:CN117193787A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311152584.X
申请日:2023-09-06
Applicant: 陶锐 , 北京天融信网络安全技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种二进制代码分析方法、装置、电子设备和存储介质,其中,二进制代码分析方法包括:获取待分析二进制代码文件,并生成所述待分析二进制代码文件的属性控制图;将所述模型输入数据输入到第一二进制代码分析模型中,以使所述第一二进制代码分析模型基于所述模型输入数据输出所述待分析二进制代码文件的邻居节点识别结果等步骤。本申请至少能够基于模型自动实现识别二进制代码中的相邻节点,以便于分析二进制代码文件的基本块调用关系。
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公开(公告)号:CN114285612A
公开(公告)日:2022-04-05
申请号:CN202111529714.8
申请日:2021-12-14
Applicant: 北京天融信网络安全技术有限公司 , 北京天融信科技有限公司 , 北京天融信软件有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/147
Abstract: 本申请实施例提供一种异常数据检测的方法、系统、装置、设备及介质,该方法包括:根据历史网络流量数据获取预测网络流量数据,其中,所述预测网络流量数据是预测的未来多个时间点的网络流量值;确认所述预测网络流量数据中存在多个异常流量时间点;从所述多个异常流量时间点中获取部分异常流量时间点作为异常分析点,并根据所述异常分析点确认所述多个异常流量时间点所对应的流量属于异常流量。通过本申请的一些实施例能够对多个异常流量时间点进行进一步的异常判断,从而提升网络流量异常的识别准确率,减少误报和漏报的情况发生。
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