一种异构冗余防御验证系统、方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN116886382A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310913151.5

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本申请公开了一种异构冗余防御验证系统、方法、设备及介质,涉及网络空间安全技术领域。该系统包括:通信模块,用于分别面向攻击实施端和预设数量的变体创建套接字;基于所述套接字分别与所述攻击实施端和各所述变体建立通信连接;信息处理模块,用于基于所述通信模块建立的所述通信连接,通过请求队列将所述攻击实施端发送的攻击实施请求分发至各所述变体,以及将裁决模块输出的裁决结果反馈至所述攻击实施端进行响应应答;所述裁决模块,用于针对所述变体返回的与所述攻击实施请求对应的变体响应进行一致性裁决判定,以得到所述裁决结果。通过本申请的技术方案,能够满足异构冗余系统的防御性能验证需求。

    一种异构功能等价执行体的实现方法

    公开(公告)号:CN108366049B

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201810036160.X

    申请日:2018-01-15

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,特别是涉及一种异构功能等价执行体的实现方法,首先按执行体运行逻辑功能划分为关键组分子集和非关键组分子集,异构化关键组分子集;然后通过硬件或者软件的方式构建特定功能区域;最后部署冗余的功能等价的异构执行体,将功能等价的异构执行体的关键组分子集置于不同的特定功能区域中执行,并根据用户的不同安全需求,对特定功能区域设定不同的实施方案。该方法适用于功能结构简单的执行体场景,尤其适用于功能结构复杂的执行体场景,保护执行体不受恶意软件的攻击。

    基于群智理论的威胁检测系统及方法

    公开(公告)号:CN108881323A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201811085636.5

    申请日:2018-09-18

    CPC classification number: H04L63/1441 H04L63/1416 H04L63/1475 H04L67/10

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种基于群智理论的威胁检测系统及方法,该系统包含:异构静态检测器,内嵌于云环境中各云节点内部,通过监听云节点端口进行威胁检测;异构动态检测器,外挂于云环境中各云节点之中,以动态游走方式进行威胁检测;检测域构建模块,根据云环境下任务执行环境及安全防护需求,确定检测域并随上下文环境的变化对检测域进行动态调整,通过检测域信息共享实现检测域动态重构;群体协作模块,利用静态检测器和动态检测器在检测域内进行静态检测器预警和动态检测器联合判决的威胁闭合检测。本发明通过非中心化的检测架构和群体协作的检测器联动机制,提高云环境下威胁检测准确性和效率,提高网络的安全性和可靠性。

    一种应用服务侧请求互斥实现方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118444892A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410628580.2

    申请日:2024-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种应用服务侧请求互斥实现方法、装置、设备及介质,应用于Java应用无侵入式拟态化改造技术领域,包括:将互斥增强逻辑注入需互斥增强的服务侧请求功能方法,生成互斥增强后的类字节码;互斥增强逻辑为基于分布式锁技术生成的多执行体请求互斥执行逻辑,和目标应用原业务功能方法解耦隔离的逻辑;利用类加载器重新加载互斥增强后的类字节码,得到目标应用支持多执行体互斥的服务侧请求功能方法。本发明将互斥增强逻辑动态注入目标应用执行体所有的服务侧被动请求相关的业务逻辑中,生成新的互斥增强过的类字节码并重新加载运行,使应用多执行体正常处理服务侧被动请求不会导致多执行体冲突,实现对目标应用的无侵入拟态改造。

    一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115689942A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211439917.2

    申请日:2022-11-17

    Abstract: 本发明提供一种基于随机和冗余机制的对抗样本检测方法及装置。该方法包括:随机对原始图像进行遮掩,根据遮掩后的剩余像素信息进行图像重建;重复上一步骤直至满足设定的重建次数N;将原始图像和N个重建图像输入至目标人工智能模型进行预测;判断N个重建图像的预测标签的不一致个数是否超过第一设定阈值,若是,则标记为对抗样本;反之,则继续执行下一步骤;计算N个重建图像属于各类标签时的预测概率平均值;若所有的预测概率平均值中的最大值低于第二设定阈值,则标记为对抗样本;反之,则继续执行下一步骤;判断N个重建图像的平均预测标签与原始图像的预测标签是否一致,若否则标记为对抗样本;反之,将原始图像标记为良性样本。

    基于openSSL改造的拟态括号密文代理方法及系统

    公开(公告)号:CN115225311A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210551739.6

    申请日:2022-05-20

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种基于openSSL改造的拟态括号密文代理方法及系统,针对客户端的网络请求,业务代理在网络请求的协议字段中添加用于确保用户端和业务代理之间、及业务代理与在线执行体之间握手参数一致的会话协商标识;业务代理利用加密算法对网络请求相关数据进行加密,并发送至至少三个在线执行体;每个在线执行体分别对网络请求相关数据进行解析并获取加密相关参数,并利用获取的相关参数对网络请求相关数据进加密处理,将处理后的数据反馈给业务代理;业务代理针对每个在线执行体反馈的响应进行裁决,并依据裁决结果确认最终发送给用户端的响应数据。本发明利用拟态防御中的输入代理和多模表决器来网络安全,便于实际应用。

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