车辆CAN总线协议确定方法及装置

    公开(公告)号:CN111106989B

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN201911369169.3

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本发明实施例提供一种车辆CAN总线协议确定方法及装置,该方法包括:确定初测协议构造数据,将初测协议构造数据发送到车辆CAN总线中,以使车辆中各车载装置进行识别;确定车辆中存在控制状态发生前后变化的目标车载装置,并配置初测协议构造数据对应的帧ID为目标车载装置对应的CAN协议数据的帧ID;确定第二协议构造数据集中复测协议构造数据发送到车辆CAN总线中,以使车辆中各车载装置进行识别;确定能够使目标车载装置发生控制状态前后变化的复测协议构造数据,根据所述复测协议构造数据确定数据中的目标位,将帧ID和目标位作为构造规则确定目标车载装置的CAN协议数据,减少采用被动监听分析数据的负担,提高工作效率。

    一种基于下载链接的僵尸网络恶意软件检测方法

    公开(公告)号:CN119544333A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411725602.3

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明涉及数据检测技术领域,公开了一种基于下载链接的僵尸网络恶意软件检测方法,首先进行原始流量解析,捕获环境中的pcap包并提取出pcap包中每个帧的IP、端口和url信息;对环境中的pcap包的数据进行数据集整理;进行训练检测,首先进行构建邻接矩阵,然后进行参数初始化;对初始化的数据再进行矩阵运算,然后再进行多通道训练,并进行图卷积层输入,训练出识别模型;对训练出的识别模型进行模型训练调优;将训练好的模型应用在基于下载链接的数据进行僵尸网络恶意软件的检测。本发明检测方法设计灵活,能够适应不断变化的恶意软件攻击手段和模式。通过动态调整检测策略和参数,本方法能够迅速响应和适应新出现的威胁,保持高效的检测能力。

    基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法装置

    公开(公告)号:CN112165484B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202011021966.5

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本发明实施例提供了基于深度学习与侧信道分析的网络加密流量识别方法、装置,将侧信道分析与深度学习方法相结合,将网络层加密网络会话执行过程中与设备层现场总线、I/O信号、能量、电磁等物理信息的相互影响和内在联系也纳入分析对象,具体的:构建报文二维数据矩阵、通信行为二维数据矩阵以及现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量,将报文二维数据矩阵、行为二维数据矩阵、现场总线一维数据向量、I/O信号一维数据向量以及物理信息一维数据向量输入至预先训练的网络流量识别模型中,识别待识别网络流量的协议类型。应用本发明实施例提供的方案,提高了网络加密流量识别的准确率和效率。

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