公开(公告)号：CN119520042A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411545771.9

申请日：2024-11-01

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 隋天举 ,  晋梦雪 ,  陈莹 ,  王成汗 ,  佟勇 ,  童志明

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/142 ,  H04L41/069 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明属于工业互联网信息安全领域，公开了一种基于多元警报日志分析的勒索攻击路径挖掘和深度识别方法。通过采集来自多种系统传感器的警报数据，对不同格式警报数据进行归一化处理，将归一化处理成统一格式的警报映射到警报图上，基于相似性的原理来发现单步攻击，利用多维度分析的方法，从IP地址重叠分析、时间近似性分析、流量特征分析、用户行为异常性分析四个维度计算综合关联度评分，判断单步攻击是否有关联，输出勒索病毒攻击场景图，挖掘勒索病毒攻击路径。该方法路径识别准确性高，能够及时发现潜在威胁，加强系统安全性，为工业互联网领域的安全提供了新的保障。

公开(公告)号：CN119598450A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411639094.7

申请日：2024-11-18

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王成汗 ,  曾维鑫 ,  辛佳宁 ,  富佳伟 ,  王言伟 ,  隋天举

IPC: G06F21/55 ,  G06F21/56 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明属于工业互联网信息安全领域，提供了一种基于网络流量分析针对多重勒索的动静态融合检测方法。针对多重勒索的大量网络请求，并且传统方法适应性不佳，提出一种更加准确全面的方法。通过网络抓包工具和流量监控系统实时捕获和监控网络流量数据，对数据进行清洗和特征提取，分析流量模式以识别异常行为，然后，系统结合静态规则和动态检测的机器学习模型支持向量机对流量进行综合判断，检测到异常行为时，自动触发响应机制，阻断恶意流量并发送警报，最后，通过持续优化规则集和模型，提高检测的准确性和效率，确保系统能够更好地应对入侵攻击。