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公开(公告)号：CN116846592A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310598975.8
申请日：2023-05-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于攻防博弈模型的智能化决策系统及方法，属于网络安全技术领域。本发明的基于攻防博弈模型的智能化决策系统及方法以敌我双方网络对抗为背景，考虑到网络对抗环境的复杂性，将问题抽象为零和博弈对抗问题，通过构建网络博弈模型，并且引入第三方效能评估机制对攻防博弈模型进行检验，帮助我方决策者更加直观的、智能化的选取最优对抗策略。为了提高网络攻防博弈模型的合理性和准确性，本发明在构建网络攻防博弈模型时，基于遗传算法改进深度Q网络去逼近动作状态值函数，解决了状态空间连续多维问题；同时通过第三方效能评估机制对攻防博弈模型进行检验，使得攻防博弈模型更具准确性，从而为决策者提供决策支撑。
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公开(公告)号：CN114978731B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210597713.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多样性扩展的诱捕蜜罐实现系统及方法，属于网络安全技术领域。本发明提供的基于多样性扩展的诱捕蜜罐实现系统及方法通过强化学习模型调整和扩展现有蜜罐，能够提高诱捕的效率，且扩大诱捕范围，实现了面向战场等复杂网络的诱捕蜜罐的多样性和动态扩展，在一定程度上解决了传统蜜罐静态单一、命中率低等问题，整体上提高蜜网的灵活性。
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公开(公告)号：CN113132373A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110400119.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种主动干扰策略的Web攻击防御方法，涉及网络安全技术领域。由于WAF等其他防御措施无法完全避免攻击者的Bypass、绕过攻击，所以本发明可以进一步地补充现有的防御措施，除非攻击者关闭网页，否则将一直对其设备进行大量资源的消耗，进而达到防御效果。由于Web服务端仅在向攻击者客户端返回的界面中嵌入了相应的代码，所以对我们自己服务端的消耗可以忽略不计，减少自己的性能消耗。
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公开(公告)号：CN112926739A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110265382.0
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络模型的网络对抗效能评估方法，涉及网络安全技术领域。本发明构建两级神经网络对抗效能评估模型，避免梳理指标体系内部错综复杂的关系，具有很强的自学习、自组织和适应能力，通过训练样本即能不断动态的学习和训练模型。通过历史样本的积累，对抗效能评估模型将具备更高的准确性。在神经网络的学习中，采用人工智能算法‑布谷鸟算法寻找最优权重，全局搜索能力强、选用参数少、收敛速度极快，使得对抗效能评估模型的构建具备更高的效率性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110717184A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910934113.1
申请日：2019-09-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及一种分布式安全测试系统，其中，包括：测试模板模块用于提供网络测试模板，用于选择测试模板，并能够根据测试结果生成新的模板；工具选择模块用于发送指令给控制管理模块，以调用测试工具供选择；进度展示模块，用于实时展示当前收集到的信息以及测试的进度信息，并提示下一步的操作；信息收集模块用于收集测试目标的信息；策略制定模块用于根据收集到的信息制定测试策略；安全测试模块用于按照漏洞分析阶段排好序逐一发送到目标主机；数据保存模块用于将收集到的信息以及整个测试过程日志进行保存，保存测试过程生成的测试模板到数据库；测试工具模块集成安全测试工具供选择以及控制管理模块调用。
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公开(公告)号：CN112926739B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110265382.0
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络模型的网络对抗效能评估方法，涉及网络安全技术领域。本发明构建两级神经网络对抗效能评估模型，避免梳理指标体系内部错综复杂的关系，具有很强的自学习、自组织和适应能力，通过训练样本即能不断动态的学习和训练模型。通过历史样本的积累，对抗效能评估模型将具备更高的准确性。在神经网络的学习中，采用人工智能算法‑布谷鸟算法寻找最优权重，全局搜索能力强、选用参数少、收敛速度极快，使得对抗效能评估模型的构建具备更高的效率性。
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公开(公告)号：CN113326598A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110731339.9
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种物联网靶场设计方法，涉及物联网技术领域。本发明介绍提供了一种物联网靶场的设计方法，包括架构、模块、工作流程以及数据库等方面的详细设计，为物联网靶场设计提供了一种思路。本发明设计的物联网靶场可以通过模拟搭建目标物联网来验证其安全性，也可以通过红蓝对抗的形式培训物联网安全方面的专业技能。
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公开(公告)号：CN113132373B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110400119.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种主动干扰策略的Web攻击防御方法，涉及网络安全技术领域。由于WAF等其他防御措施无法完全避免攻击者的Bypass、绕过攻击，所以本发明可以进一步地补充现有的防御措施，除非攻击者关闭网页，否则将一直对其设备进行大量资源的消耗，进而达到防御效果。由于Web服务端仅在向攻击者客户端返回的界面中嵌入了相应的代码，所以对我们自己服务端的消耗可以忽略不计，减少自己的性能消耗。
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公开(公告)号：CN114978731A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210597713.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多样性扩展的诱捕蜜罐实现系统及方法，属于网络安全技术领域。本发明提供的基于多样性扩展的诱捕蜜罐实现系统及方法通过强化学习模型调整和扩展现有蜜罐，能够提高诱捕的效率，且扩大诱捕范围，实现了面向战场等复杂网络的诱捕蜜罐的多样性和动态扩展，在一定程度上解决了传统蜜罐静态单一、命中率低等问题，整体上提高蜜网的灵活性。
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