公开(公告)号：CN118590253A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410163323.6

申请日：2024-02-05

Applicant: 济南大学

Inventor： 陈贞翔 ,  刘昌林 ,  王闪闪 ,  黄丽美 ,  向泽雄

IPC: H04L9/40 ,  G06N5/022 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06F16/955

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种基于知识图谱挖掘的钓鱼网站关联性检测方法及系统。所述方法包括，从多个已知钓鱼网站中获取钓鱼样本数据；基于钓鱼网站的特征节点、个人的网络钓鱼样本的特征属性以及不同钓鱼网站样本数据的特征关联，构建恶意钓鱼知识图谱；基于构建的恶意钓鱼知识图谱，采用恶意特征检测模块，提取钓鱼样本数据的恶意特征向量，以此训练深度神经网络，自动获取恶意特征向量的权重；获取待检测的钓鱼数据，将所述待检测的钓鱼数据加入到恶意钓鱼知识图谱中，采用恶意特征检测模块，提取特征向量；基于特征向量，采用深度神经网络，结合恶意特征向量的权重，得到恶意检测结果。

公开(公告)号：CN117792672A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311515140.8

申请日：2023-11-14

Applicant: 济南大学

Inventor： 陈贞翔 ,  曹雪阳 ,  王闪闪 ,  李沂汶 ,  韩亚迪 ,  黄丽美 ,  闫书豪 ,  王骋翰 ,  王培丞 ,  向泽雄 ,  刘昌林

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了基于网络流图和深度聚类的僵尸网络流量检测方法及系统，基于原始网络流图和增强后的网络流图，对图神经网络进行第一次训练，得到第一次训练后的图神经网络；基于不同的原始网络流图，对第一次训练后的图神经网络进行第二次训练，得到第二次训练后的图神经网络；基于所有的原始网络流图，对第二次训练后的图神经网络进行第三次训练，得到第三次训练后的图神经网络；获取待检测网络流量，将待检测网络流量表示为待检测网络流图；将待检测网络流图和已知属性的若干个原始网络流图，输入到第三次训练后的图神经网络，利用第三次训练后的图神经网络对所有网络流图进行聚类；将待检测网络流图所归属的类簇属性作为待检测网络流图的属性。