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公开(公告)号：CN114401516A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210029372.1
申请日：2022-01-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
IPC: H04W12/121 , H04W24/08 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟网络流量分析的5G切片网络异常检测方法，设计获得各采集节点分别所对应的正常累计数据量波动范围集合，并以此为依据，由各采集节点分别针对经过其的各数据流量进行异常分析，做到5G切片业务端到端的安全检测，实现了网络异常检测算法的并行化；并且基于各采集节点对数据流量的OD分流，由中心服务器基于网络拓扑结构，统计网络中各条数据流量的传输、以及各节点分别对经过其的数量流量的异常分析；整个方案设计实现了海量数据存储和计算的本地化，在实现直接采集的同时也为大规模网络的异常检测提供了一个高性能可扩展的分布式分析平台。
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公开(公告)号：CN114398602A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210028568.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的物联网终端身份认证方法，针对“云‑边‑端”一体化物联网架构，提出基于SM9标识的密钥管理方法，解决海量物联网终端的密钥分发和管理问题，并在PKI支撑下，设计适用于边缘计算环境的一体化物联网身份认证方案，实现了边缘计算环境下大规模物联网终端的高效接入认证、以及跨域认证，包括边缘设备终端和云中心终端之间双向认证方法、边缘设备终端间双向认证及信任列表建立方法、物联网终端接入认证方法、物联网终端跨域认证，有效提高了一体化物联网架构下认证的安全性。
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公开(公告)号：CN114401516B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210029372.1
申请日：2022-01-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
IPC: H04W12/121 , H04W24/08 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟网络流量分析的5G切片网络异常检测方法，设计获得各采集节点分别所对应的正常累计数据量波动范围集合，并以此为依据，由各采集节点分别针对经过其的各数据流量进行异常分析，做到5G切片业务端到端的安全检测，实现了网络异常检测算法的并行化；并且基于各采集节点对数据流量的OD分流，由中心服务器基于网络拓扑结构，统计网络中各条数据流量的传输、以及各节点分别对经过其的数量流量的异常分析；整个方案设计实现了海量数据存储和计算的本地化，在实现直接采集的同时也为大规模网络的异常检测提供了一个高性能可扩展的分布式分析平台。
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公开(公告)号：CN114398602B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210028568.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的物联网终端身份认证方法，针对“云‑边‑端”一体化物联网架构，提出基于SM9标识的密钥管理方法，解决海量物联网终端的密钥分发和管理问题，并在PKI支撑下，设计适用于边缘计算环境的一体化物联网身份认证方案，实现了边缘计算环境下大规模物联网终端的高效接入认证、以及跨域认证，包括边缘设备终端和云中心终端之间双向认证方法、边缘设备终端间双向认证及信任列表建立方法、物联网终端接入认证方法、物联网终端跨域认证，有效提高了一体化物联网架构下认证的安全性。
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公开(公告)号：CN112202783A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011061288.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应深度学习的5G网络异常检测方法及系统，针对已有网络异常检测方案进行实质性扩展，应用深度学习识别技术，构建两阶段分级检测技术，先通过分设于各个无线电接入网基础设施中的异常症状检测模块，在满足5G网络速率的情况下，针对网络流量进行检测，发现异常流量，并构建症状包；然后通过向网络异常检测模块进行上传，由网络异常检测模块针对症状包进行症状分析诊断，之后经过一系列措施获得诊断结果的操作动作，针对相应无线电接入网的资源与功能进行优化，使其具有管理流量波动的自适应能力，能够在必要时实现更多计算资源的调配部署，能够高效实现5G网络的异常流量检测，保证5G网络环境下的安全工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110830986B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911107988.0
申请日：2019-11-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 绿盟科技集团股份有限公司 , 北京神州绿盟科技有限公司
IPC: H04W12/128 , H04W12/72
Abstract: 本发明公开了一种物联网卡异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测的物联网卡的标识信息及访问地址信息；判断预先保存的标识信息黑名单中是否存在所述物联网卡的标识信息，或判断预先保存的访问地址黑名单中是否存在所述物联网卡的访问地址信息；如果上述任一判断结果为是，确定所述物联网卡存在异常行为。由于在本发明实施例中，检测设备判断该物联网卡的标识信息存在于标识信息黑名单中，或者访问地址信息存在于访问地址黑名单中，则确定该物联网卡存在异常行为。不受场景的限制，无需投入大量的人力资源，基于预先保存的物联网卡黑名单进行检测，物联网卡异常行为检测的准确率和效率较高，并且人力资源耗费较小。
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公开(公告)号：CN114461939A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210114573.1
申请日：2022-01-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心 , 绿盟科技集团股份有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06K9/62 , H04L67/12
Abstract: 本申请实施例提供了一种物联网设备的类型确定方法、装置及电子设备，涉及物联网技术领域。该方法中，获取物联网设备的设定期限内的上网日志，根据所述上网日志获取所述物联网设备的时空特征的信息，并根据预存的物联网设备的类型和时空特征的信息的映射关系，确定所述物联网设备的类型。基于上述方案，可以根据物联网设备的上网日志自动化的确定物联网设备的类型，并且可以提高物联网设备的类型确定的准确率。
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公开(公告)号：CN110830986A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911107988.0
申请日：2019-11-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心 , 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司 , 北京神州绿盟科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种物联网卡异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测的物联网卡的标识信息及访问地址信息；判断预先保存的标识信息黑名单中是否存在所述物联网卡的标识信息，或判断预先保存的访问地址黑名单中是否存在所述物联网卡的访问地址信息；如果上述任一判断结果为是，确定所述物联网卡存在异常行为。由于在本发明实施例中，检测设备判断该物联网卡的标识信息存在于标识信息黑名单中，或者访问地址信息存在于访问地址黑名单中，则确定该物联网卡存在异常行为。不受场景的限制，无需投入大量的人力资源，基于预先保存的物联网卡黑名单进行检测，物联网卡异常行为检测的准确率和效率较高，并且人力资源耗费较小。
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公开(公告)号：CN118051915A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410142895.6
申请日：2024-02-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/57 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种多维度处理器硬件漏洞评估方法及系统，该方法包括：根据漏洞的攻击途径、攻击复杂度、权限要求和用户交互需求，计算该漏洞的攻击成功概率分值；根据漏洞对芯片存储信息资源的机密性的影响程度、漏洞利用脆弱性对芯片完整性的影响程度、漏洞利用脆弱性对芯片可用性的影响程度、以及漏洞利用脆弱性对芯片权限正确性的影响程度，计算该漏洞的影响程度分值；计算该漏洞所对应的利用代码成熟度分值和补丁水平分值；基于攻击成功概率分值、影响程度分值、利用代码成熟度分值和补丁水平分值，得到该漏洞的危害等级。本发明可以更准确地对处理器的硬件漏洞进行评估。
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公开(公告)号：CN116208655A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210918632.0
申请日：2022-08-01
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L67/1396 , H04L41/142 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法及系统，包括：获取移动用户行为特征数据，从所述移动用户行为特征数据中提取行为特征；基于提取的行为特征，通过预存的多个生成器仿真移动用户的多种网络流量模式及模式切换行为，生成移动用户网络流量序列；通过预存的判别器对移动用户网络流量序列的真实性进行判断，生成判断结果；根据所述判断结果，利用判别器的损失函数进和生成器的损失函数对预设的对抗网络模型进行训练；将所述对抗网络模型训练至收敛，生成归一化网络流量序列数据集。本发明解决了现有生成的移动用户网络流量真实性不可靠、分辨率低的问题。
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