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公开(公告)号：CN119247760A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411159579.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种状态估计方法、装置、设备及存储介质，涉及系统安全技术领域包括：对目标系统进行建模，生成目标系统的线性高斯时不变模型；基于所述线性高斯时不变模型，通过卡尔曼估计器生成所述目标系统的局部状态估计值；基于所述局部状态估计值，通过基于弹性网络的加权最小二乘法，生成所述目标系统的全局状态估计值。本申请通过生成全局状态估计值，当目标系统遭受攻击，系统的状态监测受到破坏，通过全局状态估计值可以恢复系统状态，克服攻击导致的误差，有效提升系统的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117640582A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311667861.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L61/4511 , H04L41/0803 , H04L43/0823
Abstract: 本申请公开了一种大规模验证DNS递归服务器探测DNSSEC错误配置的方法及设备，其方法包括：基于在云服务器预先搭建的域名环境，对所述域名环境中的域名设置不同的DNSSEC错误配置；在所述云服务器上，通过DNS递归服务器对所述域名环境进行DNSSEC错误配置检测，并获取所述DNS递归服务器的检测结果；根据所述DNS递归服务器的检测结果，分析DNS递归解析服务器是否提供相应的错误提示，并得到分析结果；基于所述分析结果，确认所述DNS递归服务器对DNSSEC配置错误是否有效验证。本申请通过上述方法，提高检测DNSSEC错误配置的能力，以及DNS系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117857224A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410261261.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法，涉及网络安全领域。所述方法包括：获取包括多POV的授权依赖元素的DNS授权依赖样本；利用专家经验，对DNS授权依赖样本进行评估标注，构建安全风险评估数据集；基于特征选择方法，从安全风险评估数据集中选取出多POV特征子集；利用多POV特征子集训练机器学习模型，得到DNS授权安全评估模型；获取待评估DNS授权信息，利用DNS授权安全评估模型输出DNS授权依赖安全评估结果。相较于现有技术，本发明所述方法计算速度快、评估准确性高、可解释性强，所构建的DNS授权安全评估模型具有高效高鲁棒的特性。
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公开(公告)号：CN117834655A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410241840.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1095 , H04L9/40 , H04L9/00 , G06F16/27 , G06F16/23 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的拒付欺诈数据共享方法及系统，涉及区块链领域。所述方法包括：建立区块链网络，并确定区块链网络的参与节点，包括举报节点、记账节点及监督节点；区块生成周期内，获取举报节点和/或监督节点提交的拒付欺诈数据并广播至所有记账节点；其中，拒付欺诈数据经过加密处理；从所有记账节点中确定当前区块生成周期内的记账受托节点，记账受托节点对拒付欺诈数据进行上链操作；令各个参与节点采用向后遍历方式同步最新的区块以获取拒付欺诈数据列表；监督节点基于后监督机制对区块链上的区块进行验证并记录。相较于现有技术，本发明在保障高效监管的同时确保欺诈数据的快速共享使用，并保证过程中的数据安全和客户隐私。
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公开(公告)号：CN117792677A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311571121.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种钓鱼网站检测方法，包括如下步骤：对待测网站的URL和域名信息进行预处理，得到特征矩阵；对所述特征矩阵进行特征提取，得到上下文特征序列以及多尺度特征序列；将所述上下文特征序列以及多尺度特征序列进行融合，得到组合序列；根据所述组合序列，确定待测网站的钓鱼检测结果。本发明能够提高钓鱼网站检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119276599A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411543422.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/02 , H04L61/4511 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习模型的DoH加密恶意流量检测方法，涉及网络安全技术领域，方法包括：获取基于HTTPS的域名系统DoH流量；将所述DoH流量输入预先构建得到的流量检测模型，得到恶意流量检测结果，所述流量检测模型是基于二元交叉熵和焦点损失函数构建得到的，本申请能够提高恶意流量的检测精度。
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公开(公告)号：CN117857224B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410261261.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法，涉及网络安全领域。所述方法包括：获取包括多POV的授权依赖元素的DNS授权依赖样本；利用专家经验，对DNS授权依赖样本进行评估标注，构建安全风险评估数据集；基于特征选择方法，从安全风险评估数据集中选取出多POV特征子集；利用多POV特征子集训练机器学习模型，得到DNS授权安全评估模型；获取待评估DNS授权信息，利用DNS授权安全评估模型输出DNS授权依赖安全评估结果。相较于现有技术，本发明所述方法计算速度快、评估准确性高、可解释性强，所构建的DNS授权安全评估模型具有高效高鲁棒的特性。
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公开(公告)号：CN117978777A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410080237.9
申请日：2024-01-19
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L61/4511 , H04L67/02 , H04L101/659
Abstract: 本申请公开了一种大规模探测支持DoH的IPv6隐私保护递归服务器的方法、装置、终端设备以及存储介质，其方法包括：收集路径模板以及递归服务器的IPv6地址响应列表；根据所述路径模板和所述IPv6地址响应列表，组成探测统一资源定位符URL；并行地向探测URL发送DoH请求，进行DoH递归查询的验证，得到DoH递归查询的验证结果；基于所述DoH递归查询的验证结果，得到支持DoH的IPv6隐私保护递归服务器地址。基于上述方法，可以快速、高效、准确地探测出支持DoH的递归服务器IPv6地址。
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公开(公告)号：CN117938477A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410039081.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请公开了一种网络入侵检测方法、装置、终端设备以及存储介质，其方法包括：获取网络数据；根据所述网络数据，通过预先训练得到的网络入侵检测模型进行网络入侵检测，其中，所述网络入侵检测模型是对基于优化后的天牛须搜索算法的神经网络进行训练得到的。基于上述方案，本发明能够有效提升网络入侵检测的识别能力，同时具有较强的泛化性。
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公开(公告)号：CN117056699A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310818309.0
申请日：2023-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种面向工业互联网标识解析的时间序列异常检测方法，包括：S1、构建时间序列异常检测模型，包括特征构建模块、特征提取模块以及结果输出模块；其中，特征构建模块，用于将时间序列数据集构造成可输入时间序列异常检测模型的数据；特征提取模块，用于提取输入数据的特征，同时将各种特征进行组合，刻画出更深层的特征；结果输出模块，合并特征提取模块的输出数据，并实现数据降维，同时防止模型在训练时过拟合，输出异常检测的二分类结果；S2、对时间序列异常检测模型进行训练；S3、将训练后的时间序列异常检测模型用于时间序列异常检测。本发明能够更精准地检测出工业互联网中的异常情况。
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