一种基于卷积神经网络的快速网络攻击回溯挖掘方法和应用

    公开(公告)号:CN111191230B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN201911381821.3

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的快速网络攻击回溯挖掘方法和应用,所述快速网络攻击回溯挖掘方法包括以下步骤:构建基于后向卷积神经网络的后向序列挖掘模型:通过高阶正向通道预先训练后向序列挖掘模型以获得每层的输出,构建损失函数并将其降至最低;构建确定性包标记模型:引入两个路由器负载阈值Min、Max;如果负载在Min和Max之间,则标记数据包,若不在则转发,判断目的地选项头DOH是否存在,若已经存在,路由器将只编码入口地址并转发该数据包,如果不存在,则应通过创建DOH对入口地址进行编码,并传输数据包;利用确定性包标记模型解决数据负载问题后,重建挖掘序列。本发明有利于主动发现潜伏在公司信息网络中的高级、持续性攻击行为。

    一种基于卷积神经网络的快速网络攻击回溯挖掘方法和应用

    公开(公告)号:CN111191230A

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201911381821.3

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的快速网络攻击回溯挖掘方法和应用,所述快速网络攻击回溯挖掘方法包括以下步骤:构建基于后向卷积神经网络的后向序列挖掘模型:通过高阶正向通道预先训练后向序列挖掘模型以获得每层的输出,构建损失函数并将其降至最低;构建确定性包标记模型:引入两个路由器负载阈值Min、Max;如果负载在Min和Max之间,则标记数据包,若不在则转发,判断目的地选项头DOH是否存在,若已经存在,路由器将只编码入口地址并转发该数据包,如果不存在,则应通过创建DOH对入口地址进行编码,并传输数据包;利用确定性包标记模型解决数据负载问题后,重建挖掘序列。本发明有利于主动发现潜伏在公司信息网络中的高级、持续性攻击行为。

    一种电力Web应用拟态防御系统

    公开(公告)号:CN111191229A

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201911348991.1

    申请日:2019-12-24

    Abstract: 本发明公开了一种电力Web应用拟态防御系统,包括信息碎片随机化传输模块、请求分发均衡模块、响应多余度表决器、非相似Web虚拟机池、动态执行体调度器和数据库指令异构化模块,动态执行体调度器实现对每个Web服务执行体状态的控制,信息碎片随机化传输模块将Web服务请求碎片化、随机化,请求分发均衡模块将每一份Web服务请求动态分发至多个异构冗余Web服务执行体,非协同地处理同一个Web服务请求,并将响应信息返回给响应多余度表决器进行表决。本发明的电力Web应用拟态防御系统增大了系统的不确定性,破坏攻击所依赖的漏洞利用可行性,降低系统被攻击成功的概率;通过表决机制的设计,检测、过滤攻击的异常反馈信息,使得系统免于未知漏洞带来的威胁。

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