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公开(公告)号：CN108737373A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810324981.3
申请日：2018-04-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 吕志泉 , 韩志辉 , 何永强 , 吴毓书 , 张萌 , 杨亚龙 , 杨华 , 李世淙 , 陈阳 , 徐剑 , 饶毓 , 严寒冰 , 丁丽 , 李佳 , 常霞 , 狄少嘉 , 徐原 , 温森浩 , 李志辉 , 姚力 , 朱芸茜 , 郭晶 , 朱天 , 高胜 , 胡俊 , 王小群 , 张腾 , 吕利锋 , 何能强 , 李挺 , 王适文 , 刘婧 , 肖崇蕙 , 贾子骁 , 张帅 , 马莉雅 , 雷君 , 周彧 , 周昊 , 高川
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/302 , H04L63/1433
Abstract: 本发明提供一种针对大型网络设备隐匿技术的安全取证方法,其步骤如下：1、获取网络设备的底层权限；2、在目标设备的底层系统创建一个进程；3、在该进程中注册异常函数，接管最终异常事件；4、在该进程中注册相关信息的取证函数API-Application Programming Interface，包括：获取系统日志信息函数、获取相关文件信息函数、获取进程信息函数、获取网络信息函数、获取内核信息函数、获取磁盘信息函数；5、创建一个管道；6、根据用户输入，确认取证信息的类别；7、执行相应的取证函数，通过管道回传到本地。本发明实现了针对大型网络设备Rootkit安全取证方法，解决了现有信息取证方法的局限性。
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公开(公告)号：CN108710800A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810495785.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Inventor： 王适文 , 何能强 , 严寒冰 , 孙才俊 , 秦素娟 , 张华 , 丁丽 , 李佳 , 狄少嘉 , 徐原 , 何世平 , 温森浩 , 李志辉 , 姚力 , 张洪 , 朱芸茜 , 郭晶 , 朱天 , 高胜 , 胡俊 , 王小群 , 张腾 , 李挺 , 陈阳 , 李世淙 , 徐剑 , 吕利锋 , 党向磊 , 刘婧 , 饶毓 , 张帅 , 贾子骁 , 肖崇蕙 , 吕志泉 , 韩志辉 , 马莉雅 , 雷君 , 周彧 , 高川 , 周昊 , 楼书逸 , 文静 , 贾世琳
CPC classification number: G06F21/562 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种安卓应用程序的加壳识别方法，包括从已标记的APK文件中提取应用特征，构建样本集，其中，所述已标记的APK文件包括标记为加固的APK文件和标记为未加固的APK文件；将所述样本集划分为训练集和测试集；根据所述样本集和测试集训练预设分类器，选择最优分类器；将待检测的APK文件输入所述最优分类器来识别其是否加壳。本发明采用静态方式提取特征，利用机器学习模型对安卓应用程序进行加壳识别，提高了加壳识别的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN108615199A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810448870.3
申请日：2018-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 哈尔滨工业大学(威海)
Inventor： 严寒冰 , 张兆心 , 朱天 , 丁丽 , 李佳 , 温森浩 , 李志辉 , 姚力 , 朱芸茜 , 王小群 , 张腾 , 吕利锋 , 陈阳 , 李世淙 , 徐剑 , 王适文 , 饶毓 , 肖崇蕙 , 贾子骁 , 张帅 , 吕志泉 , 韩志辉 , 马莉雅 , 雷君 , 周彧 , 周昊 , 高川 , 楼书逸 , 文静
Abstract: 本发明提供一种基于互联网公开论坛注册情况的用户活动轨迹挖掘方法，其解决了现有方法无法追溯互联网虚拟用户身份的技术问题；包括以下步骤：步骤1，通过论坛站点拓展发现当前互联网空间中的论坛站点，即进行域名收集；步骤2，识别域名是否为中文论坛站点；步骤3，通过基于注册机制的论坛站点查重接口发现探测用户互联网论坛活动行迹。本发明广泛应用于信息技术领域。
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公开(公告)号：CN103942491A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201310729190.6
申请日：2013-12-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/552 , G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种互联网恶意代码处置方法，包括：步骤S101，匹配可疑样本，计算可疑样本文件的哈希值，与已分析样本进行对比，判断是否已经分析过，如果是，则直接返回该可疑样本的已有分析结果；如果否，则转步骤S102；步骤S102，对于未分析过的可疑样本，调用杀毒引擎进行病毒扫描，判断该可疑样本是否属于已知恶意代码，如果是，则获得该恶意代码的信息；如果否，则转步骤S103；步骤S103，当可疑样本属于未知恶意代码时，进行全面的动态分析，得到恶意代码分析报告。本发明能自动快速分析各种恶意代码，生成恶意代码分析报告，为研究恶意代码防御和清除方法提供依据。
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公开(公告)号：CN102521838B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110427104.7
申请日：2011-12-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种图像检索/匹配方法。该方法首先求取两幅图像的初始匹配特征点集，然后判断并消除误匹配特征点对，再根据正确匹配特征点对的数量判断两幅图像是否匹配；其中，判断是否为误匹配特征点对，包括：在两幅图像中，分别以初始匹配特征点为中心，将图像均划分为两个以上的区域，并对各区域编号；在两幅图像中，分别以其他各初始匹配特征点所处区域的编号构成的矢量来描述该初始匹配特征点的全局特征；对两个矢量进行比较，如果相似度达到要求，则为正确的匹配特征点对。本发明方法不仅适应于图像尺度变化、图像嵌套、视角变化等复杂情况下的图像检索，而且具有较高的检索效率和识别准确率。本发明还相应公开了一种图像检索/匹配系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118673492A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410531244.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提供一种面向移动应用WebView页面用户敏感输入的检测方法及相关设备。通过对待测移动应用进行动态执行，获取多个第一页面布局文件；对多个第一页面布局文件进行自动化测试，得到第二页面布局文件；通过组件识别方法识别第二页面布局文件和与第二页面布局文件对应的页面截图，得到能够接收用户输入的敏感组件集合；识别页面截图的文本信息，通过预先训练好的模型得到候选文本和候选文本位置坐标；根据敏感组件和敏感组件位置坐标，候选文本和候选文本位置坐标，确定与敏感组件匹配的提示词；根据提示词，确定敏感组件收集的信息类型，最终能够输出移动应用WebView页面的用户敏感输入，对于移动应用隐私合规分析具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115333768B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210759105.X
申请日：2022-06-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L41/0604 , H04L41/0631 , G06F18/22 , G06F16/901 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明是有关于一种面向海量网络攻击数据的研判方法、系统及介质，涉及网络安全技术、人工智能、大数据领域，其中方法包括：对海量网络攻击数据进行自动化特征抽取，根据属性特征利用算法筛选出最有价值的攻击数据交予人工研判，通过人工研判结果对数据进行标注，利用标注后的数据与剩余网络攻击数据进行相似性计算，对相似的网络攻击数据进行自动标注。不相似的数据再次进行筛选，直至全部标注完毕。此方法，通过研判人员能力的约束结合算法的泛化能力，使得有价值的网络攻击可以优先被研判，相似的事件自动被研判。在实际生产中能够在保证研判效果的同时也降低需要人工研判的网络攻击数量，整体提升研判效率。
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公开(公告)号：CN117675290A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311524841.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是有关于一种路由异常检测和处置方法，首先根据实时的路由快照和路由更新报文信息，在内存构建实时的全球路由前缀可达信息视图；然后，提取实时的路由前缀归属信息、路由传输路径三元组关系信息以及路由前缀可见性信息，再根据路由异常的特征快速检测路由异常事件。其处置方法是首先对路由事件进行定级和影响评估；然后确定事件源头和确定涉事组织机构；最后针对不同的路由异常事件类型制定不同的应急处置模版，下发到涉事组织机构，进行协同处置。本发明解决了严重影响网络和服务的性能，对行业应用造成巨大经济损失，对网络运营产生重大影响的问题，使其可以快速检测路由异常事件并进行处置，提高网络运营商路由异常事件处置能力。
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公开(公告)号：CN111832019B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010524261.9
申请日：2020-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的恶意代码检测方法，包括:采集恶意代码样本集和良性样本集；提取恶意代码样本集和良性样本集中每一样本的静态特征和动态特征；将每一样本的静态特征和动态特征进行组合，得到每一样本组合特征；将所有样本组合特征输入预先设置的生成器G中，生成对抗样本集；将对抗样本集输入预先设置的判别器D中，判别每个对抗样本是否为恶意代码，并标记是否为恶意代码的标签，再将附带标签的对抗样本集反馈到生成器G中，持续优化所述生成器G；将附带标签的对抗样本集作为训练集进行训练，得到恶意代码分类模型；基于恶意代码分类模型检测待测样本是否为恶意代码。本发明提高了恶意代码检测的准确度和效
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公开(公告)号：CN115242438B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210680348.4
申请日：2022-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明是有关于一种基于异质信息网络的潜在受害群体定位方法，包括如下步骤：步骤1：数据接入,采集接入威胁情报及多源网络数据；步骤2：数据预处理,对威胁情报中的入侵指标与网络数据碰撞得到的原始数据进行数据过滤、数据清洗和特征工程；步骤3：多源异构数据融合,面向异构数据进行实体、属性和关系提取，构建实体关系图，生成异质信息网络；步骤4：核心算法,采用语义提取、模型构建和度量分析进行受害群体定位；步骤5：业务应用,实现网络攻击事件受害群体定位，支撑事件影响分析及通报处置。本发明基于异质信息网络实现多源网络安全数据的融合与关联，实现潜在受害者定位，并提出降维预处理流程，提高分析效率，降低人工成本。
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