一种基于大模型的勒索病毒分类方法及系统

    公开(公告)号:CN119740136A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411554796.5

    申请日:2024-11-04

    Abstract: 本发明提供一种基于大模型的勒索病毒分类方法及系统,利用深度学习大模型对预处理后数据进行特征学习与提取得到高级特征表示,深度学习大模型为经过无监督或半监督预训练后再基于SFT监督的特征语料微调进行微调的大模型;根据高级特征表示对对勒索病毒进行初步分类和精细化分类;根据新型勒索病毒样本动态调整模型参数。本发明通过引入大模型技术,克服现有勒索病毒检测与分类方法中的局限性和不足,实现对多样化勒索病毒高效检测与准确分类,增强模型的泛化能力,降低资源消耗,提高系统的易用性和适用性,并适应大规模数据环境和快速演变的勒索病毒生态。本发明将显著提升网络安全防御的整体水平,为用户提供更为可靠和高效的勒索病毒防护方案。

    一种大规模网络安全事件分析系统

    公开(公告)号:CN117749409A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311469244.X

    申请日:2023-11-07

    Abstract: 本发明提供一种大规模网络安全事件分析系统,包括数据收集组件、数据分析组件和用户界面模块;数据收集组件采集物联网网络安全数据、进行数据支持并将物联网网络安全数据;数据分析组件对物联网网络安全数据进行分类和事件分析,结合循环神经网络和机器学习识别出大规模网络安全事件并对大规模网络安全事件进行多维度分析、预警;用户界面组件对大规模网络安全事件进行呈现并生成报告、提供网络安全状态评估和决策建议。本发明旨在通过引入基于多维度数据分析的算法和实时事件分类和判定机制,提高事件分析的效率和准确性,可以全面深入地理解网络安全事件的本质和影响,快速准确地采取相应的应对措施,有效保障物联网网络的安全和稳定。

    基于多维度关联检测模型的物联网卡风险识别方法及系统

    公开(公告)号:CN113723788A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110962860.3

    申请日:2021-08-20

    Abstract: 基于多维度关联检测模型的物联网卡风险识别方法及系统涉及信息技术领域,本发明由物联网卡开户信息采集器、物联网卡话单信息采集器、风险模型设定器、原生风险识别模块、动态风险识别模块和风险度计算器组成;原生风险识别模块由业务监测器和入网信息检测器组成;动态风险识别模块由机卡分离识别器、手机使用识别器、跨地区使用识别器、超阈值使用识别器、超白名单使用识别器、超网址使用识别器、不合理使用识别器、异常流量使用识别器、敏感区域使用识别器、薅羊毛使用识别器及QQ和微信使用识别器组成;本发明可事前、事中对物联网的风险进行监测,检测出原生风险、动态风险。

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