一种利用域名共现关系的恶意域名检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110557382A

    公开(公告)日:2019-12-10

    申请号:CN201910729466.8

    申请日:2019-08-08

    Abstract: 本发明提供了一种利用域名共现关系的恶意域名检测方法及系统。本发明利用域名请求之间的时间间隔,将DNS请求序列切割成域名共现序列,从而能够有效地将不属于同一网络活动触发的域名请求划分到不同的序列中;同时利用滑动窗口从域名共现序列中提取域名共现对:一方面,滑动窗口的引入成功地消除了由于共现序列长度过长而带来的计算复杂度增加的问题;另一方面,滑动窗口只保留个域名和其窗口内域名的共现关系,而忽略与更远位置的域名关系,能够有效地减少噪声共现关系。本发明能够通过分析域名团簇行为发现可疑的恶意域名团伙,感知恶意域名背后的关联关系,为更深层次研究恶意域名生态系统提供支撑。

    一种界标窗口下域名数据重复检测快速索引方法

    公开(公告)号:CN104794158B

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201510117236.8

    申请日:2015-03-17

    Abstract: 本发明涉及一种界标窗口下域名数据重复检测快速索引方法。该方法将界标窗口根据子界标分成多个子窗口,通过稳定性布隆过滤器和字典树维护各子窗口的数据项;针对网络数据流自适应地调整索引策略,在数据较为密集时采用稳定性布隆过滤器,在数据相对稀疏时采用字典树索引策略。在域名数据重复检测的适配方面,本发明提出将域名数据翻转,形成重叠前缀字符串比率较高的数据集,有利于后续字典树的快速匹配和存储容量缩减。本发明能够降低索引维护的空间,提升元素重复检测的效率,并能够扩展到分布式场景下,有效解决网络监控应用中域名数据重复检测的问题,同时,本发明可以扩展到分布式计算场景下,便于计算性能线性提升。

    基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    基于网络通信行为的未知木马检测方法

    公开(公告)号:CN103944788B

    公开(公告)日:2017-07-04

    申请号:CN201410188835.4

    申请日:2014-05-06

    Abstract: 本发明是关于一种基于网络通信行为的未知木马检测方法,包括以下步骤:采集网络通信行为的原始数据;对采集到的原始数据进行预处理;根据木马通信特征,提取经预处理后数据中的特征;基于正常通信行为和木马通信行为,建立可疑规则库;及利用可疑规则库,对预处理后数据进行检测,以确定未知木马;其中,利用可疑规则库对预处理后数据的检测,实质上是对预处理后数据进行匹配的问题,是匹配可疑规则库中规则的过程。借由本发明,实现对未知木马的高效检测。

    一种网站分类方法
    20.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103605794B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201310651985.X

    申请日:2013-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种网站分类方法,包括:获取网站的多维属性,利用集合对多维属性进行表示;针对表示多维属性的集合,进行自编码特征学习;利用自编码学习结果,进行网站聚类学习,得到用于进行网站分类的支持向量机SVM;步骤S104,对任意一个未经标注的网站进行分类时,先进行步骤S101和步骤S102,得到与该网站对应的自编码学习结果;然后将该结构输入到步骤S103得到的SVM中,进行网站分类,得到网站的类别。本发明的网站分类方法能高效准确的按照行业类别对网站进行分类,并且能快速侦测具有恶意特征的钓鱼网页;采用多维属性描述的方式,增加系统的便利性与通用性;且系统具有极强的稳定性。

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