一种分布式数据流聚类方法及系统

    公开(公告)号:CN102915347B

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201210365295.3

    申请日:2012-09-26

    CPC classification number: H04L9/3236

    Abstract: 本发明公开了一种分布式数据流聚类方法及系统,克服目前大多数的数据流聚类算法不能在分布式云环境下运行并不能轻易地进行扩展,运行时间效率较差的不足,该方法包括:对数据流进行概要处理,获得数据流的多个特征向量;利用位置敏感哈希算法获得各自包含有至少一个特征向量的多个聚类簇,并从中选取至少一个聚类簇作为候选聚类簇;周期地使用所述候选聚类簇对新到的数据流的特征向量进行聚类处理。本申请的实施例基于位置敏感哈希的聚类算法保证了比现有技术具有更好的实时性能。

    一种信息资产识别方法及装置

    公开(公告)号:CN109033471B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN201811030871.2

    申请日:2018-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种信息资产识别方法及装置,该方法包括:获取信息系统中每一逻辑实体的资产特征数据;根据资产特征数据,确定训练样本集合,训练样本集合中的每一样本对应唯一的逻辑实体;采用训练样本集合对机器学习模型进行训练,以得到信息系统资产识别分类模型;在更新周期到来时,获取信息系统中每一目标逻辑实体的目标资产特征数据;根据目标资产特征数据,由信息系统资产识别分类模型确定每一目标逻辑实体的分类。相对于现有技术,本实施例的方案不仅不用人工统计,而且能对逻辑层面中的资产进行识别。

    一种基于开源库与文本挖掘的并行漏洞挖掘方法

    公开(公告)号:CN104166680A

    公开(公告)日:2014-11-26

    申请号:CN201410332588.0

    申请日:2014-07-12

    CPC classification number: G06F21/577

    Abstract: 本发明涉及一种基于开源库与文本挖掘的并行漏洞挖掘方法,属于计算机信息安全技术领域。其步骤包括:从开源库获取漏洞数据以及数据预处理,提取漏洞集合,文本向量化,计算阈值,发现并行漏洞。本发明的优点有:基于开源信息库,提取同一攻击模式下相关漏洞信息,从而便于分析漏洞间潜在的并行关系;将漏洞的文字描述信息向量化,便于计算机系统对漏洞记录数据进行智能化处理;区别于基于关键字匹配的查询,本发明根据训练集得出的阈值考察漏洞间的相似度;可以计算漏洞间的并行关系,从而在发现一个漏洞被利用时迅速弥补其它并行漏洞,进而弥补整个网络的脆弱性,增强防御能力,对信息安全有很大的意义。

    一种分布式数据流聚类方法及系统

    公开(公告)号:CN102915347A

    公开(公告)日:2013-02-06

    申请号:CN201210365295.3

    申请日:2012-09-26

    CPC classification number: H04L9/3236

    Abstract: 本发明公开了一种分布式数据流聚类方法及系统,克服目前大多数的数据流聚类算法不能在分布式云环境下运行并不能轻易地进行扩展,运行时间效率较差的不足,该方法包括:对数据流进行概要处理,获得数据流的多个特征向量;利用位置敏感哈希算法获得各自包含有至少一个特征向量的多个聚类簇,并从中选取至少一个聚类簇作为候选聚类簇;周期地使用所述候选聚类簇对新到的数据流的特征向量进行聚类处理。本申请的实施例基于位置敏感哈希的聚类算法保证了比现有技术具有更好的实时性能。

    一种网址检测方法及装置

    公开(公告)号:CN106330861A

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201610648239.9

    申请日:2016-08-09

    Abstract: 本发明提供一种网址检测方法及装置,在检测待检测网址所属类型时,在基于的检测基础——特征值中加入统一资源定位符相关特征值,统一资源定位符相关特征值用于指示待检测网址与易受攻击的合法网址之间的相关程度,并且发明人发现非法网址(如恶意的钓鱼网站)均与易受攻击的合法网址相关,因此在基于加入有统一资源定位符相关特征值的检测基础检测待检测网址所属类型时,可以提高网址检测的准确度。

    一种威胁情报生成方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN107566376B

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201710811532.7

    申请日:2017-09-11

    Abstract: 本发明实施例提供了一种威胁情报生成方法、装置及系统,通过对DNS流量进行分析,得到过滤掉合法域名的目标域名,并利用机器学习方法对目标域名进行聚类,将聚类后的域名过滤后得到恶意域名,将恶意域名和其映射后的IP与预设的网络信息进行关联,生成威胁情报图谱,最后再根据证据链传递算法和威胁情报关联图谱中已标注的威胁情报,对未知威胁数据进行标注,确定出未知威胁数据的属性,并对确定出属性的未知威胁数据进行过滤,得到新的威胁情报。由此,利用了各个数据之间的联系,自动生成了新的威胁情报,并且在一定程度上解决了“数据孤岛”问题。并且本发明实施例提供的威胁情报关联图谱具有良好的可视化威胁追溯取证能力。

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