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公开(公告)号:CN120086847A
公开(公告)日:2025-06-03
申请号:CN202510232734.0
申请日:2025-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种基于eBPF与内存检测的堆喷射攻击防御方法及系统,属于系统安全技术领域;方法为:对编译有eBPF程序的操作系统空间内存分配进行检测;基于正常行为建立异常分配检测模型;利用异常分配检测模型判断内存分配请求是否正常;持续监控异常内存分配请求后续的系统调用情况,判断是否执行恶意行为所需的调用链条;建立服务保障措施,保证操作系统正常稳定运行。本发明通过在操作系统系统上附加非侵入性的eBPF程序,利用eBPF内核动态编程的特性,避免对内核代码和用户程序代码的修改,使得实施更加灵活;针对不同版本的操作系统内核均有效,对固件实现非侵入式的防御附加,不需要对内核进行重编译,提供系统调用参数的监控和数据获取能力。
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公开(公告)号:CN118820777A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410784584.X
申请日:2024-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种物联网网络流量数据增强方法,属于不平衡数据集数据增强领域;首先,采集物联网网络流量数据包,提取关键特征字段,进行预处理,并划分为训练集和测试集;采用高斯分布的SMOTE算法对训练集中的少数类样本进行初步过采样;接着引入降噪自编码器DAE,生成接近真实数据分布的少数类样本,传入鉴别器中进行质量评估,迭代优化直至鉴别器难以区分真实样本与生成样本,合并生成样本和真实样本,形成数据增强后的数据集;旨在解决物联网网络流量的类不平衡问题,本发明在增加数据集的类平衡性的同时优化生成数据的质量。
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