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

Inventor： 刘东杰 ,  延志伟 ,  耿光刚 ,  张银炎

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。

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

Inventor： 刘东杰 ,  延志伟 ,  耿光刚 ,  张银炎

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。

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

Inventor： 刘东杰 ,  耿光刚 ,  孔凯传 ,  陈诗涵 ,  琚诗琪 ,  延志伟 ,  吴秀诚

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。