一种针对隧道流量的关联方法和装置

    公开(公告)号:CN117768343A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311587718.0

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明提供一种针对隧道流量的关联方法和装置,其中所述方法包括:获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流;确定与每个出口节点流对应的候选入口节点流,分别计算多个候选入口节点流的累计传输量距离;将每个出口节点流输入至自编码网络,输出对应的映射入口节点流,分别计算映射入口节点流和多个候选入口节点流的降噪距离;将多个候选入口节点流输入至优化表示生成器,分别输出多个候选入口节点流之间的优化表示距离;根据多个候选入口节点流的累计传输量距离、和映射入口节点流的降噪距离以及多个候选入口节点流之间的优化表示距离,对候选入口节点流进行筛选,确定每个出口节点流对应的目标入口节点流。

    一种判别对抗网络的恶意应用检测方法和系统

    公开(公告)号:CN113127872B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202110411779.6

    申请日:2021-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种判别对抗网络的恶意应用检测方法和系统,所述方法包括如下步骤:建立应用的API调用神经网络;建立应用的权限神经网络;建立应用的操作码序列神经网络;分别向上述三种神经网络输入对应的特征,获取分别输出的三种特征矢量;将三种输出的特征矢量输入到判别对抗网络中,输出应用的识别结果。述方法和系统通过建立判别对抗网络(DAN)架构对恶意应用进行识别,所述判别对抗网络(DAN)将传统的GAN中的生成器替换为鉴别器,所述判别对抗网络的其中一个鉴别器可以检测恶意软件,另一个鉴别器对混淆无感知,可以识别具有不同域的混淆和未混淆恶意应用,并消除了学习中混淆带来的偏差。

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