一种基于BoTNet融合时空特征的加密流量识别方法

    公开(公告)号:CN117240488A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202210645552.2

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 本发明公开一种基于BoTNet融合时空特征的加密流量识别方法,通过构建并行网络,利用BoTNet和BiLSTM两个子网络分别提取已经过预处理的加密流量图形式中的空间特征与时间特征,将两个子网络并行后通过早融合的方式结合,最后通过融合后的特征实现加密流量的分类与识别。包括:加密流量预处理模块,负责通过基于保留完整数据报的数据预处理方式,将原始加密流量转换为加密流量图像;加密流量识别网络架构,负责分别抽取空间与时间两个维度的特征,通过特征融合实现加密流量的分类与识别。本发明通过提取更深层次以及更丰富的加密流量特征,进一步提高了加密流量识别的准确率。

    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。

    一种网络安全智能管理方法及系统

    公开(公告)号:CN117254967A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311309941.9

    申请日:2023-10-10

    Abstract: 本发明涉及网络安全智能管理方法技术领域,具体为一种网络安全智能管理方法及系统,包括以下步骤:S1:服务器通过用户管理平台对用户主机的登入与所做出操作进行授权管理;S2:通过云盾组件对上传或下载数据进行管理。本发明中,通过用户管理平台以集成式的管理手段,对于用户的身份信息以及操作权限进行集中式管理,确保用户登录和操作的合法性,通过数据管理单元对于所传输文件进行安全检测,通过随流检测单元对操作所产生的数据以及链接进行检测,确保数据的安全性并屏蔽恶性链接,通过云盾检测单元对云盾进行完善的自检以及安全评估工作,达成对于云盾的定期更新功能,以此全方位的确保网络安全。

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