基于多元数据的重要网络攻击团伙识别方法

    公开(公告)号:CN114676119A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210027926.4

    申请日:2022-01-11

    Abstract: 本发明为一种基于多元数据的重要网络攻击团伙识别方法,主要步骤包括:数据清洗和特征筛选,组建特征计算数据集,筛选出评分参考项,赋予分数权重及对进行团伙评判。本发明通过专家经验组建特征计算数据集,并以此数据集为基础计算各个特征的皮尔森系数并结合距离相关系数,将关联性比较大的特征作为重要团伙评判特征,并将筛选出来的特征人工赋权使其更适应实际情况。本发明对不同类型特征采用的碰撞、数量统计和模板匹配三种统计法,同时引用了统计特征工程和人工赋权结合的方法,既保证了所选特征与结果的相关性,同时又可以根据实际情况对权重进行调整,进而完成对重要团伙的识别。其解决了本领域面向重要团伙自动化识别的关键技术指标。

    网络安全检测用流量的设备后门检测方法

    公开(公告)号:CN113904796A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202110995717.4

    申请日:2021-08-27

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,且公开了网络安全检测用流量的设备后门检测方法,包括沙箱虚拟系统程序、脱壳程序、跟踪程序、判断程序、注册表记录的异常释放文件样本和流量异常增多时接收文件包样本,对比回溯过往注册表检查到的所述注册表记录的异常释放文件样本和回溯过往流量异常增多时接收的文件包样本之间吻合度。本发明通过直接可得出设备软件中存在后门且后门关联于异常释放的文件样本,通过回溯过往的流量异常增多时,设备的异常现象,与注册表之间进行联合比对,并对当前进行实时监控,得出相较于只检查当前IP异常通讯和单一排查注册项,效率相对较高,且准确性通过比对也得到提升。

Patent Agency Ranking