一种基于堆结构扩张软件定义网络的方法

    公开(公告)号:CN106713136A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201611056675.3

    申请日:2016-11-25

    Abstract: 本发明提供一种基于堆结构扩张软件定义网络的方法,所述方法包括:步骤1,将网络系统中的数据层抽象为多层次的斐波那契堆结构;步骤2,在所述得到的多层次斐波那契堆中依照自上而下顺序,利用双权重扩展Dijkstra路由算法解析得到最短路由路径。本申请有效的化简了软件定义网络的扩展过程,并结合堆结构改良了网络中的最短路由算法,同时有效的降低了各节点运算设备的负担。

    一种基于流量特征的APT组织流量识别方法

    公开(公告)号:CN112073362B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202010567204.9

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于流量特征的APT组织流量识别方法,定义并计算DNS和TCP、HTTP/HTTPS流量中的APT组织特征,利用特征识别出APT组织流量,实现APT组织流量识别。定义的组织特征包括:Response_type,用于区分APT组织流量中的DNS隧道流量;包负载波动特征C2Load_fluct,用于计算DNS流量在时间窗口内,流量包簇在单位域名下的平均负载量;包相似特征Bad_rate,用于判断APT组织恶意流量产生时的网络状态。本发明通过构造组织流量特征进行APT组织流量识别,提出并定义的组织特征能够有效地将APT恶意流量和正常流量进行区分,提高了APT组织流量识别的准确性,为APT组织流量识别提供了新的设计思路。

    一种基于GAN的恶意代码检测抗混淆训练方法

    公开(公告)号:CN117235719A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202210647361.X

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 本发明公开一种基于GAN的恶意代码检测模型抗混淆训练方法,利用sinGAN对小样本的恶意代码混淆样本灰度图像进行数据增强,并利用数据增强后的样本对检测模型进行抗混淆训练。包括:训练恶意代码混淆样本生成器,使用少量的恶意代码混淆文件的灰度图像训练sinGAN,为每个恶意代码混淆样本训练一个生成器和判别器;抗混淆训练:利用训练好的生成器和判别器,随机输入高斯噪声就可以得到若干不同的新的灰度图像,使用这些图像和训练好的生成器对恶意代码检测模型进行抗混淆训练,最终得到一个经过抗混淆训练后的恶意代码检测器;本发明构造的数据增强方法相比于原始数据和普通的数据的增强方法,提供了更好的思路。

    一种基于流量特征的APT组织流量识别方法

    公开(公告)号:CN112073362A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010567204.9

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于流量特征的APT组织流量识别方法,定义并计算DNS和TCP、HTTP/HTTPS流量中的APT组织特征,利用特征识别出APT组织流量,实现APT组织流量识别。定义的组织特征包括:Response_type,用于区分APT组织流量中的DNS隧道流量;包负载波动特征C2Load_fluct,用于计算DNS流量在时间窗口内,流量包簇在单位域名下的平均负载量;包相似特征Bad_rate,用于判断APT组织恶意流量产生时的网络状态。本发明通过构造组织流量特征进行APT组织流量识别,提出并定义的组织特征能够有效地将APT恶意流量和正常流量进行区分,提高了APT组织流量识别的准确性,为APT组织流量识别提供了新的设计思路。

    一种基于最小堆的软件定义网络扩展方法

    公开(公告)号:CN106656578B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201611055837.1

    申请日:2016-11-25

    Abstract: 本发明提供一种基于最小堆的软件定义网络扩展方法,利用软件定义网络中控制器能获取网络拓扑结构的特点将全网构造成一个或多个最小堆;利用最小堆的插入算法可将新加入的网络节点与原有堆合并至一个堆,从而实现网络的扩展;利用最小堆的堆合并算法可将新加入的堆与原有堆合并至一个堆,从而实现网络的扩展。通过优化软件定义网络的数据结构,在网络扩展中采用最小堆,利用最小堆的特点可灵活的向网络中添加节点或多个节点形成的堆,并且基于最小堆优化的路由算法明显降低了时间复杂度。

    一种基于最小堆的软件定义网络扩展方法

    公开(公告)号:CN106656578A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611055837.1

    申请日:2016-11-25

    Abstract: 本发明提供一种基于最小堆的软件定义网络扩展方法,利用软件定义网络中控制器能获取网络拓扑结构的特点将全网构造成一个或多个最小堆;利用最小堆的插入算法可将新加入的网络节点与原有堆合并至一个堆,从而实现网络的扩展;利用最小堆的堆合并算法可将新加入的堆与原有堆合并至一个堆,从而实现网络的扩展。通过优化软件定义网络的数据结构,在网络扩展中采用最小堆,利用最小堆的特点可灵活的向网络中添加节点或多个节点形成的堆,并且基于最小堆优化的路由算法明显降低了时间复杂度。

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