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公开(公告)号:CN116545779A
公开(公告)日:2023-08-04
申请号:CN202310823366.8
申请日:2023-07-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16 , G06F40/295 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本申请实施例提供网络安全命名实体识别方法、装置、设备和存储介质,涉及网络安全技术领域。该方法利用标注样本同时输入原型网络模型、预训练模型和自训练模型,得到三个输出值输入相关性编码模型得到预测输出值,再根据预测输出值对命名实体识别网络进行训练,然后利用半监督的方式结合命名实体识别网络对未标注样本进行标注,更新标注样本集合后继续训练命名实体识别网络,直至训练完成,利用训练后的命名实体识别网络进行命名实体识别。本申请实施例通过半监督的学习方式对未标注样本进行标注,扩充样本集合,提高命名实体识别网络的训练精度,从而提升命名实体识别网络的识别准确率,能够更好地适应网络安全中小样本的命名实体识别场景。
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公开(公告)号:CN116340542A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310327411.0
申请日:2023-03-24
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/36 , H04L9/40 , G06F40/295 , G06F40/279 , G06F17/18 , G06N5/022
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱的更新方法、装置、设备及存储介质,所述知识图谱的更新方法包括:获取证据存储引擎和待更新知识,其中,所述证据存储引擎包括初始知识、所述初始知识的证据和所述初始知识的证据的信息源;基于所述初始知识、所述初始知识的证据和所述初始知识的证据的信息源,判断所述待更新知识是否满足预设可信度阈值范围指示的质量标准;若所述待更新知识满足所述质量标准,则将所述待更新知识更新至所述证据存储引擎和目标知识图谱。本申请根据证据存储引擎中的初始知识、所述初始知识的证据和所述初始知识的证据的信息源,对待更新知识进行质量评估,筛选出高质量的知识更新知识图谱,以此提高构建出的知识图谱整体的质量。
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公开(公告)号:CN116319033A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310301284.7
申请日:2023-03-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵攻击检测方法、装置、设备及存储介质,属于网络安全技术领域,该方法包括:获取未知入侵数据,将所述未知入侵数据转换为第一特征向量;对所述第一特征向量进行语义映射处理,得到第一语义向量;确定所述第一语义向量与预设网络入侵语义库中的各个攻击语义向量之间的语义相似度;根据所述语义相似度判断所述未知入侵数据的网络入侵攻击类型。本发明通过语义相似度匹配判断未知入侵数据的网络入侵攻击类型,实现了提高检测网络中未知攻击的速度的技术效果。
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公开(公告)号:CN119363485A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411926248.0
申请日:2024-12-25
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请实施例提供攻击数据多维度分析方法、装置、设备和存储介质,涉及网络安全技术领域。该方法对于每个源地址数据列表,基于攻击事件进行ATT&CK对应的攻击阶段映射得到攻击源地址对应的第一攻击分值,按照攻击目的地址对应的唯一资产标识确定资产类别得到攻击源地址的第二攻击分值,在至少一个攻击地址数据库中查找攻击源地址得到攻击源地址的第三攻击分值;根据第一攻击分值、第二攻击分值和第三攻击分值得到每个攻击源地址的分析结果。来对攻击源地址进行简单的攻击量化计算,进而准确指示攻击源地址的风险概率,在较短时间内生成异常源地址的风险分析结果,对潜在危险做出快速响应,减少数据处理的复杂性,提高系统的风险处理效率。
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公开(公告)号:CN116720580A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310512306.4
申请日:2023-05-08
Applicant: 鹏城实验室 , 四川亿览态势科技有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: G06N5/022 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种知识图谱的知识补全方法、系统、电子设备及存储介质,属于网络安全技术领域。方法包括:获取知识数据,并将数据划分为训练集、验证集和测试集;利用初始向量表示模型对数据中的实体和关系进行预处理,形成嵌入时间信息的实体向量和关系向量;利用训练集训练初始向量表示模型,得到多个候选向量表示模型;利用验证集对多个候选向量表示模型进行验证,得到目标向量表示模型;通过目标向量表示模型对测试集中的实体向量和关系向量进行处理,以构建多个待检验知识;通过打分函数从多个待检验知识中,得到候选知识;对候选知识进行检验,并根据检验结果判断候选知识是否需要补充到知识图谱中。
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公开(公告)号:CN116614263A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310481049.2
申请日:2023-04-27
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络入侵检测的协同推演方法及装置、存储介质,根据不同主机之间的通信关系图构建目标元胞自动机,相比于传统的元胞自动机,目标元胞自动机的每个元胞配置有元胞数据属性,因此能够根据元胞数据属性对目标元胞自动机的所有元胞进行入侵检测,并且结合了模式匹配算法和隐马尔可夫模型基于元胞自身状态的时序关系和邻居元胞状态的空间关系进行协同推理预测,可以基于对目标元胞自动机上进行的状态计算和状态推理演化而实现入侵检测协同推演,不仅能够检测入侵攻击还能够预测入侵攻击的发展趋势,有利于提高网络入侵的攻击检测效率,从而为防御方的防御工作提供帮助。
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公开(公告)号:CN116610812A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310468627.9
申请日:2023-04-23
Applicant: 鹏城实验室 , 四川亿览态势科技有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明实施例提供图谱生成方法、攻击测验方法、装置、设备和介质,涉及网络安全技术领域。图谱生成方法获取至少一个网络攻击规则,对其进行解析得到攻击参数实体和攻击参数关系,并基于攻击参数实体和攻击参数关系构建表征空间信息的第一表示图谱;同时提取得到攻击时序实体和攻击时序关系,基于攻击时序实体和攻击时序关系构建表征时间信息的第二表示图谱,结合第一表示图谱和第二表示图谱得到网络攻击规则图谱。生成网络攻击规则的攻击参数实体和攻击时序实体,将攻击参数、空间特征和时间特征表示在同一层级的网络攻击规则图谱中,知识表示过程更直观,得到的网络攻击规则图谱在使用时能够快速查询或预测,提升网络攻击规则图谱的应用效率。
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公开(公告)号:CN116319076A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310540038.7
申请日:2023-05-15
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种恶意流量的检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:将待检测流量数据分别输入至不同恶意流量检测模型得到多个初步检测结果,其中,各恶意流量检测模型分别基于不同恶意流量对抗样本集训练得到;基于各初步检测结果以及各初步检测结果之间的相似度得到待检测流量数据的综合检测结果。即本申请使用多个不同恶意流量检测模型对待检测流量数据进行检测,再根据多个初步检测结果和各初步检测结果之间的相似度综合判断待检测流量数据是否为异常流量。在面对恶意流量的进攻时,各恶意流量检测模型之间可形成互补,有效避免恶意流量能够逃逸某一类型检测网络的检测,从而恶意流量的检测方法的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN117914783B
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202410316102.8
申请日:2024-03-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L45/7453 , H04L47/125 , H04L12/46
Abstract: 本申请实施例提供了一种流量数据的实时处理方法、装置、设备及存储介质,属于数据处理技术领域。该方法包括:获取至少一个虚拟局域网内不同会话对应产生的流量数据;确定每个流量数据对应的目标主机地址,并基于预设的一致性哈希函数,对各个目标主机地址分别进行哈希计算,得到各个流量数据对应的哈希索引值,其中,同一会话下的流量数据之间的哈希索引值相同;在预设的哈希环上,根据哈希索引值的大小,将每一会话下的流量数据均匀索引到对应第一分配位置下的处理节点中;通过各个处理节点对相应会话下的流量数据进行处理,得到各个会话下的流量数据处理结果。本申请能够实现流量数据地快速处理,提高了流量数据的处理效率。
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公开(公告)号:CN118250095A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410658973.8
申请日:2024-05-27
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种网际协议地址识别方法、装置、计算机设备及存储介质,属于互联网技术领域。方法包括:通过多个信息源获取目标网际协议地址的多个代理信息;从每个代理信息中提取目标网际协议地址对应的信息源和代理状态;获取每个信息源对应的历史属性信息,并根据历史属性信息确定每个信息源的多个信息评估值;针对每个信息源,基于各信息评估值与对应的设定指标的偏差度,确定每个信息源的目标置信度;基于每个信息源的代理状态,对多个信息源的目标置信度进行加权融合,得到融合置信度;基于融合置信度与目标代理阈值进行比较,并将得到的比较结果确定目标网际协议地址的目标代理状态。以此,能够提高网际协议地址识别的准确性。
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