基于网络通信行为的未知木马检测方法

    公开(公告)号:CN103944788B

    公开(公告)日:2017-07-04

    申请号:CN201410188835.4

    申请日:2014-05-06

    Abstract: 本发明是关于一种基于网络通信行为的未知木马检测方法,包括以下步骤:采集网络通信行为的原始数据;对采集到的原始数据进行预处理;根据木马通信特征,提取经预处理后数据中的特征;基于正常通信行为和木马通信行为,建立可疑规则库;及利用可疑规则库,对预处理后数据进行检测,以确定未知木马;其中,利用可疑规则库对预处理后数据的检测,实质上是对预处理后数据进行匹配的问题,是匹配可疑规则库中规则的过程。借由本发明,实现对未知木马的高效检测。

    一种面向多监测域的网络安全风险评估方法及系统

    公开(公告)号:CN112737101A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011418780.3

    申请日:2020-12-07

    Abstract: 本发明涉及一种面向多监测域的网络安全风险评估方法及系统,其中面向多监测域的网络安全风险评估方法,包括:对资产的机密性、完整性、可用性和资产类型重要性进行评分,以得到资产的价值;对资产进行脆弱性扫描,得到资产的脆弱性值;对资产在预设周期内的多源威胁检测引擎告警日志进行分析,得到资产所遭受攻击的威胁度值;根据资产的价值、脆弱性值和威胁度值,得出资产安全风险值;根据资产的安全风险值,计算该资产所在子域在预设周期内的安全风险值;根据子域的安全风险值,计算该子域所在全网在预设周期内的安全风险值。本发明从多维度对多子域多资产安全风险进行监测评估,改善现有方法面向单一信息系统或单一资产安全风险评估的局限性。

    基于生成对抗网络的恶意代码检测方法

    公开(公告)号:CN111832019A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010524261.9

    申请日:2020-06-10

    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率。

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