恶意软件同源性分析方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110135157B

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201910272315.4

    申请日:2019-04-04

    Abstract: 本公开实施例提供了一种恶意软件同源性分析方法、系统、电子设备及存储介质。其中,该方法包括:获取恶意软件的样本的数据集;从样本的数据集中提取反汇编代码文本以及带属性的控制流程图;基于反汇编代码文本以及带属性的控制流程图,构建深度神经网络模型;通过深度神经网络模型,识别恶意软件的同源性。通过该技术方案,解决了如何提高恶意软件相似性分析的准确性的技术问题,可以识别新的、未知的恶意软件的同源性,挖掘其背后的组织信息,从而可以快速地定位攻击来源或攻击者,以便于可采取更快速、更准确的防治方法,进而可以帮助安全专家构建完整的攻击场景,而且可以跟踪攻击者。

    一种基于多源标签弱监督学习的安全日志分析方法

    公开(公告)号:CN119835037A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411949295.7

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,公开了一种基于多源标签弱监督学习的安全日志分析方法,方法包括:在标签日志数据集中获取相似日志样本,并将相似日志样本组合为子样本集合;以子样本集合中各个日志样本的类型相同为目标,通过目标分类器,对子样本集合中日志样本的各个标签对应的对比权重进行更新,获得权重值矩阵;对比权重用于指示日志样本的候选标签信息与其他预测标签的差异距离;基于权重值矩阵生成目标样本日志对应的目标标签,并根据目标样本日志以及目标标签对日志分析模型进行训练;其中,训练后的日志分析模型用于对安全日志进行分析。本发明能够提高安全日志分析的准确性。

    一种针对邮箱的网络攻击异常行为检测方法

    公开(公告)号:CN118316730B

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202410711421.9

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 本发明属于网络攻击检测领域,具体公开了一种针对邮箱的网络攻击异常行为检测方法,具体包括:S1:捕获网络流量PCAP数据包;S2:解析捕获的网络流量PCAP数据包,过滤邮件收件协议的加密流量;S3:对所述邮件收件协议的加密流量进行深度检测,提取非加密元数据以及会话的时间;S4:根据提取的非加密元数据以及会话的时间筛选有效交互会话,并补充源IP和目的IP的单位信息;S5:基于源IP在特定时间访问多个不同目的IP的模式,自动产生告警。本发明从攻击者的角度出发,通过对加密邮件流量的统计分析,建立收信异常行为模型,以有效发现潜伏于邮件加密传输流量之下的APT攻击事件。

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