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公开(公告)号：CN108062478B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201810008763.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京理工大学 , 中国信息安全测评中心
Abstract: 本发明公开了一种全局特征可视化与局部特征相结合的恶意代码分类方法，针对恶意代码二进制文件的分块计算三个特征值，每个特征值对应填充一个彩色通道，从而将恶意代码二进制文件可视化成RGB彩色图像；然后提取RGB彩色图像的全局特征，并从恶意代码二进制文件核心区域中提取局部特征，结合全局和局部特征进行恶意代码家族分类。使用本发明增加了恶意代码图像表示的信息量，提高了图像稳定性和分类模型的容错率，而且从恶意代码核心区域提取局部特征，弥补了全局特征在恶意代码变种变化较大时分类能力不足的缺陷，进一步地，全局特征和局部特征的结合在面对变化多端的恶意代码变种时具有更强的鲁棒性，很大程度上提高了恶意代码分类的准确率。
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公开(公告)号：CN110110529B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910420622.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于复杂网络的软件网络关键节点挖掘方法，首先根据网络的拓扑结构，以类中的方法数作为边的权值，重新定义了边权值的概念，即根据类的方法数对软件系统的有向网络中的边进行加权，从而抽象出有向加权网络模型，然后将被不同关键节点挖掘算法均判断为备选关键节点的节点作为有向加权网络模型中最终的关键节点，由此得到的关键节点是在软件网络中占据更重要的地位的关键节点，则通过对找到的软件系统的关键节点加以防护，可以增强软件系统的可靠性、安全性，有效减少软件系统遭受的来自外界的攻击，进而大大减小因系统遭受破环带来的损失。
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公开(公告)号：CN109117142B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810793986.0
申请日：2018-07-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F8/53
Abstract: 本发明公开了一种基于变量关联树的基本类型重构方法，是一种轻量级的基本数据类型重构方法。该方法具体为：将待处理的二进制程序转化为汇编程序后以函数为单元进行如下处理：提取函数单元中汇编指令的操作数，构建变量关联树VRT，并建立对应的变量地址映射表VAM，利用汇编程序中寄存器和汇编指令中的变量类型信息作为第一约束规则，利用VRT中各变量间的运算关系作为第二约束规则，采用第一和第二约束规则分别对VRT中的节点的类型约束信息属性进行更新，采用汇编程序中已知函数的参数和返回值的类型信息在VRT上进行传播，获得最终VRT，以上过程中实时更新VAM中变量的类型约束信息属性。所有函数单元分析完成得到的VAM包含了基本类型重构结果。
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公开(公告)号：CN111931181A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010647971.0
申请日：2020-07-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于图挖掘的软件逻辑漏洞检测方法，侧重于解决基于SSL/TLS协议软件库的软件逻辑漏洞的检测问题，涉及到漏洞逻辑规则的提取、客户端软件的静态分析与建模；本发明提升了静态分析过程在逻辑漏洞领域的可用性和易用性，针对研究目标简化了应用源程序的表征规模，同时定义一种适合逻辑漏洞检测的抽象建模方式，以丰富语义的系统属性图来对源程序进行描述；本发明还指明了如何在图挖掘技术的支持下进行预定义漏洞规则的匹配来发现潜在的逻辑漏洞，并且能够保证一定的效率。
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公开(公告)号：CN110012037B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910425827.X
申请日：2019-05-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了基于不确定性感知攻击图的网络攻击预测模型构建方法，一、在攻击图上添加漏洞被攻击的不确定性概率，获得不确定性感知攻击图；二、对网络系统中的服务受到攻击时入侵检测系统生成的警报信息进行关联，生成警报关联图，并利用警报信息所对应的响应决策生成入侵响应图；三、根据警报的源主机地址、警报的目的主机地址、警报的源端口号、警报的目的端口号、警报传输所使用的协议和产生警报所对应的漏洞编号，对不确定性概率进行改进；四、通过入侵响应图中响应决策之间的关联关系以及响应的代价对不确定性概率进行改进；五、根据不确定性概率获得服务被攻击的概率，从而得到预测攻击模型；本发明能够实现准确全面的预测网络攻击。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111522743A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010303294.0
申请日：2020-04-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于梯度提升树支持向量机的软件缺陷预测方法，本发明不是人工根据先验知识或搜索算法进行组合，而是通过集成学习算法的梯度提升树进行自发的特征组合，然后使用梯度提升树组合而成的独热编码作为二次特征，将二次特征作为支持向量机的输入，对支持向量机算法进行训练，得到基于梯度提升树的支持向量机；也就是说，本发明将两个弱分类器组合成强分类器，进而通过特征组合的方式缓解数据不平衡的问题，在一定程度上提高了分类算法的准确率和精度。
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公开(公告)号：CN111131069A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911164936.7
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习策略的异常加密流量检测与分类方法，既能对使用公有加密协议的已知类型异常加密流量进行在线快速识别，又能对使用私有加密协议的未知类型异常加密流量进行检测与分类。该方法利用相邻做差法对原始数据进行特征加强，利用加强后的数据集中带有协议标签的数据训练1dCNN(一维卷积神经网络)模型来对已知类型异常加密流量进行检测与分类，利用k-means算法(k-均值算法)对加强后的数据集中没有协议标签的未知类型异常加密流量进行分类。
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公开(公告)号：CN108021810B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201711279055.0
申请日：2017-12-06
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种海量恶意代码高效检测方法，能够实现对海量恶意代码的高效率的检测。该检测方法针对汇编程序样本进行恶意代码检测，该方法采用多核计算资源并行执行汇编程序样本识别步骤，汇编程序样本识别步骤具体为：提取汇编程序切片，汇编程序切片为汇编程序样本中对指定变量产生影响的语句或表达式。基于预设的汇编程序切片类型，统计汇编程序样本中所提取的每种类型汇编程序切片出现的次数，作为汇编程序样本的特征向量。针对汇编程序样本的特征向量，预先训练获得分类器，采用分类器进行恶意代码识别。
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公开(公告)号：CN109117641A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810930641.5
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于I-HMM的网络安全风险评估方法，以主机的安全状态为状态空间，以警报信息为观测向量，使用隐马尔科夫模型HMM对网络系统中主机的安全风险状态进行建模；利用历史警报信息对HMM模型进行训练；针对每个主机，将该主机当前周期的警报信息代入训练好的HMM模型，获得当前主机处于各安全状态的概率值，进而得到主机的直接风险；对网络系统中各个主机的关联关系进行量化，得到间接风险；综合主机的直接风险和间接风险，得到主机的风险值；最后利用网络中所有主机的风险值和主机相对重要性，获得整个网络系统的安全风险值。本发明能够在所需数据量不大的情况下，能够实现对网络安全风险状况的评估。
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公开(公告)号：CN108989090A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810649324.6
申请日：2018-06-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于微分流形的网络状态模型构建方法和网络状态评估方法。使用本发明能够使网络安全评估不再依赖于传统的拓扑路径，从而使得计算结果具有更好的完整性和计算可扩展性。本发明将网络系统状态抽象为高维的微分流形，对网络状态的刻画更为细致；流形中各点所对应的网络状态由网络系统各设备节点的所有属性展现，从网络系统各设备节点的属性信息出发进行评估，更能客观地体现网络的状态，能覆盖网络系统的全部节点及其属性信息，确保了完整性和全面性，计算可扩性好。同时，本发明不需要考虑节点之间的路径问题，不存在路径爆炸问题。
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