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公开(公告)号：CN112422483B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910782848.7
申请日：2019-08-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04L9/40 , H04L43/0829 , H04L43/0852 , H04L43/0817 , H04L43/0888
Abstract: 本发明提供一种用于泛在电力物联网的身份保护策略，涉及信息安全技术领域。该用于泛在电力物联网的身份保护策略，包括以下步骤：a.物联网现场设备指纹的收集：1)IP可靠性扫描：为了能够扫描目标网络的网络质量，影响扫描结果的因素包括：网络时延、网络丢包，首先需要先在每个扫描周期内通过随机选取目标区域IP数量的10％来扫描目标区域，通过连续扫描三次随机样本数据。通过利用物联网现场设备指纹感知和身份保护相结合的技术，为泛在电力物联网设立高适用性、低能耗的身份保护机制，更好地应对网络攻击风险。
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公开(公告)号：CN113378171B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110783769.5
申请日：2021-07-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的Android勒索软件检测方法，涉及检测技术领域。本发明对训练样本的原始安装文件进行特征提取，获得结构特征以及行为特征；利用特征构建特征向量，将权限和API、API和权限生成具有映射关系的图片特征形式，并读取dex文件生成具有dex文件结构特征的图片形式；利用特征图片转换成numpy数组形式训练卷积神经网络。对待检测Android勒索应用程序，首先对其安装文件进行特征提取，获得其权限和API、API和权限映射关系的两张特征图片，提取dex文件特征生成特征图片；然后将三张图片的numpy数组格式输入训练好的卷积神经网络中，输出是否属于勒索软件的分类结果。
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公开(公告)号：CN113378171A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110783769.5
申请日：2021-07-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的Android勒索软件检测方法，涉及检测技术领域。本发明对训练样本的原始安装文件进行特征提取，获得结构特征以及行为特征；利用特征构建特征向量，将权限和API、API和权限生成具有映射关系的图片特征形式，并读取dex文件生成具有dex文件结构特征的图片形式；利用特征图片转换成numpy数组形式训练卷积神经网络。对待检测Android勒索应用程序，首先对其安装文件进行特征提取，获得其权限和API、API和权限映射关系的两张特征图片，提取dex文件特征生成特征图片；然后将三张图片的numpy数组格式输入训练好的卷积神经网络中，输出是否属于勒索软件的分类结果。
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公开(公告)号：CN112422483A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910782848.7
申请日：2019-08-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种用于泛在电力物联网的身份保护策略，涉及信息安全技术领域。该用于泛在电力物联网的身份保护策略，包括以下步骤：a.物联网现场设备指纹的收集：1)IP可靠性扫描：为了能够扫描目标网络的网络质量，影响扫描结果的因素包括：网络时延、网络丢包，首先需要先在每个扫描周期内通过随机选取目标区域IP数量的10％来扫描目标区域，通过连续扫描三次随机样本数据。通过利用物联网现场设备指纹感知和身份保护相结合的技术，为泛在电力物联网设立高适用性、低能耗的身份保护机制，更好地应对网络攻击风险。
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