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公开(公告)号：CN110581758B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910868941.X
申请日：2019-09-16
Applicant: 鹏城实验室 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种应用于网络靶场的Json文件加密方法，包括以下步骤：S1、将Json文件转换成正方形或近似正方形的矩阵字符串块；S2、将步骤S1中的矩阵字符串块转换为ASCII码；S3、将转换后的ASCII码映射到RGB颜色谱中形成像素图形；S4、将步骤S3中的像素图形进行置乱加密处理后发送给接收端，与现有技术相比，本发明中通过将Json文件的内容整合形成矩阵字符串，并利用该矩阵字符串转换成图形的形式，通过置乱算法对该图形进行加密，因此，可以提高Jason文件加密的密钥空间，同时也能提高加密过程的复杂性，从而降低被破解的风险，有效提高Json文件加密的安全性。
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公开(公告)号：CN114615175B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210500594.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L43/16 , H04L43/12 , H04L61/4511
Abstract: 本发明公开了一种服务验证方法、装置及计算机可读存储介质，其中，所述服务验证方法包括：构建目标验证场景；在所述目标验证场景下进行数据交互后，分别获取全球根的第一运行指标和DNS根的第二运行指标；当第一运行指标和第二运行指标的差值在预设范围时，确认所述DNS根通过所述目标验证场景的验证。本发明旨在实现对DNS根服务能力进行验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114501068B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210358188.1
申请日：2022-04-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N21/2343 , H04N21/2187 , H04N21/4788 , H04N21/6547 , H04N21/6587
Abstract: 本发明公开了一种视频直播方法、架构、系统及计算机可读存储介质，所述视频直播方法包括步骤：采集直播视频，根据预设推流协议将所述直播视频上传至流媒体服务器；控制所述流媒体服务器将所述直播视频转换为与预设拉流协议相对应的数据结构，并将所述数据结构转换为命名数据网络传输格式的数据；根据预设拉流协议，请求所述命名数据网络传输格式的数据，并进行播放。通过上述方式，本发明能够使得基于TCP/IP网络架构的视频直播系统能够直接在命名数据网络上运行，无需针对命名数据网络重新开发新的直播系统。
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公开(公告)号：CN113489604A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110707656.7
申请日：2021-06-24
Abstract: 本发明公开一种网络仿真方法，所述方法包括以下步骤：构建目标网络拓扑结构；获取所述目标网络拓扑结构的目标网络参数；基于所述目标网络参数和最佳估计网络参数，获得配置网络参数；利用所述配置网络参数对所述目标网络拓扑结构进行控制。本发明还公开了一种网络仿真装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的网络仿真方法，获得的配置网络参数的准确率较高，网络仿真的真实性较好。
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公开(公告)号：CN112989346A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110384062.7
申请日：2021-04-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开一种对抗样本生成方法，所述方法包括以下步骤：获取用于生成对抗样本的恶意代码；利用预设恶意代码检测模型对所述恶意代码进行迭代更新，以获得初始原型样本；对所述初始原型样本进行转换操作和嵌入操作，以获得结果原型样本；基于所述结果原型样本和所述恶意代码，生成最终对抗样本。本发明公开一种对抗样本生成装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的对抗样本生成方法，提高了对抗样本的生成速度。
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公开(公告)号：CN111444507B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010540255.2
申请日：2020-06-15
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种加壳软件是否误报的判定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：在检测到目标软件的待处理数据时，获取待处理数据的是否存在恶意代码的目标分类结果；确定待处理数据的映射指向所述目标分类结果的第一目标决策显著向量和映射指向恶意代码的结果的第二目标决策显著向量；获取均方误差基线，基于所述均方误差基线，所述第一目标决策显著向量以及所述第二目标决策显著向量，确定所述加壳软件误报与否的判定结果；所述均方误差基线由具有预设误报标签的各加壳软件的加壳决策向量与对应恶意代码决策向量确定的。本申请解决现有技术中未对加壳软件是否存在恶意代码的误报与否的识别，致使恶意代码的识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN111444507A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010540255.2
申请日：2020-06-15
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种加壳软件是否误报的判定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：在检测到目标软件的待处理数据时，获取待处理数据的是否存在恶意代码的目标分类结果；确定待处理数据的映射指向所述目标分类结果的第一目标决策显著向量和映射指向恶意代码的结果的第二目标决策显著向量；获取均方误差基线，基于所述均方误差基线，所述第一目标决策显著向量以及所述第二目标决策显著向量，确定所述加壳软件误报与否的判定结果；所述均方误差基线由具有预设误报标签的各加壳软件的加壳决策向量与对应恶意代码决策向量确定的。本申请解决现有技术中未对加壳软件是否存在恶意代码的误报与否的识别，致使恶意代码的识别准确率低的问题。
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