一种变长时间窗口下复杂图网络的聚类方法

    公开(公告)号:CN112039859B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202010831692.X

    申请日:2020-08-18

    Abstract: 本发明是有关于一种变长时间窗口下复杂图网络的聚类方法,其先选定单位时间窗口,将日志数据按照单位时间窗口划分,再计算笛卡尔积,计算聚类的簇的距离,依据距离划分攻击组织,其立足于攻击行为中的关键实体,基于模块度的衡量指标,依照关键实体与其他攻击资源的关系,采用Louvain算法对不同时间窗口内不同组织的关键实体进行聚合。然后对相邻两时间窗口下的簇进行比较与合并,从而形成在一定时间窗口下的攻击组织,实现了对变长时间窗口下的攻击组织进行了持续跟踪,并可从单位时间窗口角度对攻击组织的成员增加、减少等变化进行刻画,满足了对攻击组织变迁的了解需求。

    恶意代码检测系统训练方法及装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115168852A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210689851.6

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本公开公开了一种恶意代码检测系统训练方法及装置、电子设备和存储介质,涉及信息处理领域。主要技术方案包括:基于第一训练检测模型,得到第二训练恶意代码样本;对得到的第二训练恶意代码样本进行标注,用其对第三训练恶意代码样本进行更新;重复获取第二训练恶意代码样本,迭代更新第三训练恶意代码样本,以使用最新的第三训练恶意代码样本对第一训练检测模型进行训练;当满足训练终止条件后,得到预设检测模型。与相关技术相比,重复获取第二训练恶意代码样本,迭代更新第三训练恶意代码样本,以使用最新的第三训练恶意代码样本对第一训练检测模型进行训练,进而得到了基于深度学习方法且提供训练样本动态标注功能的恶意代码检测系统。

    网络异常流量检测方法、控制器及介质

    公开(公告)号:CN111541655A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010269784.3

    申请日:2020-04-08

    Abstract: 本发明涉及一种网络异常流量检测方法、控制器及介质,所述方法包括获取待测IP地址在预设时间段内网络流出量排名处于前N的对端IP地址,记为可疑IP地址;对所述可疑IP地址所承载服务进行自动化验证,确定恶意IP地址,所述恶意IP地址为对所述待测IP地址进行网络攻击的IP地址;基于所述待测IP地址对应的历史攻击参数判断所述恶意IP地址是否为目标恶意IP地址,所述目标恶意IP地址为对待测IP地址进行定向威胁攻击的IP地址。本发明基于流量进行IP地址级别细粒度异常分析,提高了网络异常流量检测的准确度。

    一种网站分类方法
    40.
    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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