异常识别方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119966676A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510017490.4

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本申请涉及一种异常识别方法、装置、计算机设备和存储介质,涉及网络安全技术领域。所述方法包括:基于预先生成的虚拟环境,对待检测程序进行运行模拟,得到待检测程序在运行过程中产生的程序活动数据和通信会话数据;程序活动数据为待检测程序执行时产生的业务数据;通信会话数据为待检测程序与网络对象建立通信时产生的数据;确定程序活动数据对应的多个第一统计数据,以及基于通信会话数据,和待检测程序的通信权限对应的可访问名单,确定多个第二统计数据;基于第一统计数据、第二统计数据,以及待检测程序的通信权限对应的异常阈值,确定待检测程序的异常识别结果。采用本方法能够异常识别的准确率。

    电力靶场仿真系统的资源调度方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN119759544A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202510226989.6

    申请日:2025-02-27

    Abstract: 本申请涉及一种电力靶场仿真系统的资源调度方法、装置和计算机设备。所述方法包括:获取电力靶场仿真系统的历史运行数据,并采用历史运行数据,训练得到目标资源需求预测模型;在触发预设预测条件的情况下,将电力靶场仿真系统的当前运行数据,输入目标资源需求预测模型中,得到电力靶场仿真系统的资源需求预测信息;根据资源需求预测信息和当前运行数据,生成并执行针对电力靶场仿真系统的系统运行任务的资源预先调度方案;在执行资源预先调度方案的过程中,且监测到电力靶场仿真系统的当前运行数据符合预设阈值条件的情况下,生成并停止执行资源预先调度方案,执行资源动态调度方案。采用本方法能够提高电力靶场仿真系统的资源调度准确性。

    面向网络安全威胁的网络拓扑结构标注方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN119299199A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411470558.6

    申请日:2024-10-21

    Abstract: 本申请涉及一种面向网络安全威胁的网络拓扑结构标注方法、装置和设备。所述方法包括:获取网络威胁情报集合,确定所述网络威胁情报集合中每个网络威胁情报的严重程度表征值;确定待标注的网络拓扑结构中每个网络节点各自的权重;对于所述网络拓扑结构中网络节点,从所述网络威胁情报集合中确定与所述网络节点相关的至少一个关联网络威胁情报,并根据所述网络节点的权重和所述至少一个关联网络威胁情报各自的严重程度表征值,确定所述网络节点的威胁等级;在所述网络拓扑结构中标注所述网络节点的威胁等级和权重。采用本方法能够提升网络安全防护的效果。

    用户敏感信息隐蔽传输方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119254901A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411366091.0

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 本申请涉及一种用户敏感信息隐蔽传输方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:对获取到的用户敏感信息进行图像转换,得到用户敏感信息对应的第一图像系数矩阵;对第一图像系数矩阵进行置乱及压缩处理,得到处理后的第一图像系数矩阵;对处理后的第一图像系数矩阵中的用户敏感信息进行压缩处理,得到压缩后的用户敏感信息,并对压缩后的用户敏感信息加密处理,得到用户敏感信息对应的密文信息;将密文信息嵌入至载体图像对应的第二图像系数矩阵中,得到目标图像系数矩阵;对目标图像系数矩阵进行逆变换,得到包括用户敏感信息的目标图像,并传输目标图像。采用该方法,可提高用户敏感信息传输的完整性和安全性。

    基于动态信任评估的业务访问方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN119210841A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411324442.1

    申请日:2024-09-23

    Abstract: 本申请涉及一种基于动态信任评估的业务访问方法、装置和计算机设备。所述方法包括:在属性信息为合法信息且用户终端通过身份验证的情况下,根据属性信息确定初始信任等级;分析访问流量数据确定流量行为信息,并根据流量行为信息确定流量行为信任信息;确定属性信息中的漏洞信息并根据访问行为日志信息、漏洞信息和访问流量数据生成安全画像信息;将流量行为信任信息和安全画像信息输入至信任评估模型,得到信任评估值;根据信任评估值对初始信任等级进行调整得到调整后信任等级,并根据调整后信任等级确定访问权限信息。采用本方法能够对用户终端的信任等级进行动态评估和调整,以便为用户终端赋予准确的访问权限,进而提高业务访问的安全性。

    基于深度学习的网络入侵检测方法和网络入侵检测装置

    公开(公告)号:CN119210834A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411312284.8

    申请日:2024-09-19

    Abstract: 本申请提供了一种基于深度学习的网络入侵检测方法和网络入侵检测装置,包括:将多组当前训练数据中的输入数据依次输入至网络入侵检测模型的卷积神经网络层、门控时序卷积网络层和注意力机制层,以得到样本目标特征数据;通过全连接层输出对应的样本流量数据类型;根据所有的样本流量数据类型进行模型验证,得到模型精度;在模型精度不满足精度要求的情况下,对网络入侵检测模型内所有参数进行调整,直至模型精度满足精度要求,得到目标网络入侵检测模型;将网络流量数据输入至目标网络入侵检测模型中,输出得到实时流量数据类型。解决了现有技术网络入侵检测时未将时间特征和空间特征进行结合提取重要特征信息导致网络入侵检测精度低的问题。

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