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公开(公告)号：CN114024762B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111329547.2
申请日：2021-11-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于S‑R分析和FASSA‑SVM的LDoS攻击检测方法，属于网络安全领域。其中所述方法包括：采集软件定义网络(SDN)中交换机间瓶颈链路的流量，获取TCP流量序列和UDP流量序列。使用奇异谱分析对流量序列去噪，提取去噪后的流量序列特征，对所求流量序列特征进行秩和比分析，得到训练特征集，完成S‑R分析。基于训练特征集，使用基于萤火虫算法的麻雀搜索算法(FASSA)与支持向量机(SVM)相结合的算法进行训练，得到LDoS攻击检测模型FASSA‑SVM。对于待检测流量序列，将其秩和比特征输入检测模型FASSA‑SVM，最后根据二分类结果判定是否存在LDoS攻击。本发明公开的方法准确率高，误报率、漏报率较低，且能实际部署在SDN控制器上，实现对SDN环境中LDoS攻击的准确检测。
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公开(公告)号：CN114070609A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111344163.8
申请日：2021-11-15
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于格拉姆角场的低速率拒绝服务攻击检测方法，属于计算机网络安全领域。本发明所述的方法包括：对于每一个单位时间窗口，实时获取软件定义网络交换机中的流表信息，提取TCP原始流量数据和UDP原始流量数据；并用格拉姆角场算法分别对采集到的TCP原始流量数据和UDP原始流量数据进行处理，获得TCP流量图片模型和UDP流量图片模型；进而提取两个模型共五个的颜色矩特征作为AHP算法的输入；在用AHP算法对其进行打分后，将分数输入到K临近值分类器，若K临近值分类器的输出标签值与存在攻击时设定的标签值相符，则判定该时间窗口内网络发生了低速率拒绝服务攻击。本发明提出的基于格拉姆角场的低速率拒绝服务攻击检测方法可在网络中部署进行实时监测，具有良好的普适性和准确性。
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公开(公告)号：CN116599742A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310620309.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于音频传感器的终端设备认证方法。本发明实施方案是：首先，终端设备接收到用于认证的音频，在该设备上播放并录制该音频。其次，将采集得到的声音信号进行信号转换得到终端设备音频传感器的频率‑功率曲线，该曲线具有特定的幅度的畸变，还记录了终端设备机械部件的共振频率响应。通过对音频信号的处理分析，从中提取出于终端设备自身硬件特征的声音指纹。最后，将提取到的声音指纹与先前终端设备注册时的特征进行合法性校验，验证是否为合法设备。
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公开(公告)号：CN116561726A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310620141.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户击键时手指与按键之间的震动信息来判断是否合法用户登录的电脑端双因素识别方法。其中所述方法包括：获取注册用户的相关信息、获取登录用户的相关信息、比较注册用户与登录用户的时域特征、比较注册用户与登录用户的频域特征、计算个人的总体认证分数并判断是否允许登录。本发明提出的基于用户按键的合法用户识别方法能准确识别是否合法用户登录，且只需要获取电脑麦克风权限，不涉及用户敏感权限，仅调用设备麦克风，不会增加移动设备额外能耗，能准确、快速、高效地识别登录者是否为合法用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118590880A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410631280.X
申请日：2024-05-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/30 , H04W12/69 , H04L9/08 , H04L9/32 , G10L25/21 , G10L25/51 , G06F21/44 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构衰减系数的设备认证方法。其中所述方法包括：在设备B要登录设备A，等待被设备A进行合法性验证的场景下，我们将设备A称为验证发起设备，设备B称为验证响应设备。首先，使用这两个设备的扬声器和麦克风形成四条不同的音频传输路径，其中两条传输路径与两个设备的机身结构相关，包含设备机身结构衰减系数特征。其次，将采集得到的四条传输音频进行信号处理和相关计算，得到验证发起设备和验证响应设备的结构衰减系数，形成设备间的物理指纹。最后，构建机器学习模型将提取得到的物理指纹与验证响应设备注册时得到的物理指纹进行合法性验证，完成验证过程。
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公开(公告)号：CN114070609B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111344163.8
申请日：2021-11-15
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L9/40 , G06F17/16 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种基于格拉姆角场的低速率拒绝服务攻击检测方法，属于计算机网络安全领域。本发明所述的方法包括：对于每一个单位时间窗口，实时获取软件定义网络交换机中的流表信息，提取TCP原始流量数据和UDP原始流量数据；并用格拉姆角场算法分别对采集到的TCP原始流量数据和UDP原始流量数据进行处理，获得TCP流量图片模型和UDP流量图片模型；进而提取两个模型共五个的颜色矩特征作为AHP算法的输入；在用AHP算法对其进行打分后，将分数输入到K临近值分类器，若K临近值分类器的输出标签值与存在攻击时设定的标签值相符，则判定该时间窗口内网络发生了低速率拒绝服务攻击。本发明提出的基于格拉姆角场的低速率拒绝服务攻击检测方法可在网络中部署进行实时监测，具有良好的普适性和准确性。
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公开(公告)号：CN118555568A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410629936.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W12/0431 , H04W12/50 , H04W12/69 , H04L9/06 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于磁感应信号的移动智能设备配对技术。该技术基于磁感应信号与CPU负载的高度相关性，通过设置激励程序主动控制其中一台设备的CPU负载发生变化，从而引起附近的磁感应信号发生相同的变化，另一台设备采集此磁感应信号。双方设备利用相同的变化趋势推导出共同的密钥，全程无需额外的用户交互，能安全、便捷地实现设备无线配对和密钥分发，为移动设备之间的安全通信和数据交换提供了坚实的基础。
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公开(公告)号：CN118520437A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410630391.9
申请日：2024-05-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F21/31 , G06F21/32 , G10L25/03 , G10L25/51 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人体耦合击键音的合法用户双因素身份认证方法，属于身份认证领域。其中所述方法包括：首先，合法用户设定登录密码后，多次敲击空格键，并利用计算机自带的麦克风录制敲击音频并进行保存；其次，对收集到的音频信息进行切割、降噪和归一化的预处理操作；然后，对于预处理后的音频分别进行持续小波变换和短时傅里叶变换，提取对应的时域和频域特征，训练出一个属于合法用户的认证模型；最后，用户通过密码校验后，根据训练的模型对提取的当前用户的敲击特征进行校验，验证其是否为合法用户。本发明提出的合法用户身份认证方法能够有效抵御重放攻击、身份盗用和密码窃取等多种攻击形式。该方法利用计算机本身内置的录音设备完成用户的身份认证，无需额外引入传感器件，成本极低。此外，用户在登录时只需与电脑进行简单交互，即可普适、便捷和安全地进行身份校验。
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公开(公告)号：CN114024762A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111329547.2
申请日：2021-11-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于S‑R分析和FASSA‑SVM的LDoS攻击检测方法，属于网络安全领域。其中所述方法包括：基于软件定义网络所采用的OpenFlow协议，采集交换机间瓶颈链路的流量，以0.5秒为采样的时间间隔，获取TCP流量序列和UDP流量序列。使用奇异谱分析对TCP流量序列和UDP流量序列去噪，提取去噪后的流量序列特征，对所求流量序列特征进行秩和比分析，完成S‑R分析。基于训练特征集，使用基于萤火虫算法的麻雀搜索算法(FASSA)与支持向量机(SVM)相结合的算法，使用特征值进行训练，得到LDoS攻击检测模型FASSA‑SVM。对于待检测流量序列，将其秩和比特征输入检测模型FASSA‑SVM，最后根据输出的二分类结果，对是否存在LDoS攻击进行判定。本发明提出的基于S‑R分析和FASSA‑SVM的LDoS攻击检测准确率高，误报率、漏报率较低，且能实际部署在SDN控制器上，实现对SDN环境中LDoS攻击的准确检测。
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