公开(公告)号：CN119583219A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510127594.0

申请日：2025-02-05

Applicant: 南京莱克贝尔信息技术有限公司

Inventor： 王占丰 ,  陈嘉欣 ,  毛传奇 ,  陈潇霆 ,  马潇霄 ,  张枭 ,  陈学文

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明涉及网络安全态势生成技术领域，具体为一种基于多视角监测的网络安全态势生成方法；方法步骤为：构建多视角数据采集系统，从多维数据源中获取实时信息，同时利用智能感知技术实现潜在威胁的全面捕获；基于动态阈值自适应的多因子清洗方法，对采集的数据进行清洗、噪声过滤和特征提取，确保数据的准确性和一致性；采用基于深度学习的动态分析算法，挖掘安全事件之间的关联关系，预测潜在威胁的发展趋势；构建联合学习模型，综合评估网络环境的安全状态；利用可视化技术动态展示安全态势，并结合自动化预警与响应机制，快速生成安全策略以抵御威胁。本发明实现了对网络安全态势的精确评估和预测，为复杂网络环境中的安全决策提供支持。

公开(公告)号：CN119272207B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411793560.7

申请日：2024-12-09

Applicant: 南京莱克贝尔信息技术有限公司

Inventor： 王占丰 ,  陈嘉欣 ,  毛传奇 ,  陈潇霆 ,  马潇霄 ,  陈学文

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请公开了一种基于多源信息融合的网络异常流量检测方法及系统，涉及网络异常流量检测领域，该方法包括：获取网络流量的静态数据；所述网络流量包括正常流量和异常流量；利用沙盒反演技术识别用户行为特征；使用端口扫描工具对网络空间资产进行扫描，得到网络空间资产特征；将所述静态数据、所述用户行为特征和所述网络空间资产特征进行融合，得到融合特征图；通过融合特征图对分类模型进行训练；通过训练后的分类模型对实际网络的异常流量进行检测。本申请能提高网络异常流量检测的全面性和准确性。

公开(公告)号：CN119272207A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411793560.7

申请日：2024-12-09

Applicant: 南京莱克贝尔信息技术有限公司

Inventor： 王占丰 ,  陈嘉欣 ,  毛传奇 ,  陈潇霆 ,  马潇霄 ,  陈学文

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请公开了一种基于多源信息融合的网络异常流量检测方法及系统，涉及网络异常流量检测领域，该方法包括：获取网络流量的静态数据；所述网络流量包括正常流量和异常流量；利用沙盒反演技术识别用户行为特征；使用端口扫描工具对网络空间资产进行扫描，得到网络空间资产特征；将所述静态数据、所述用户行为特征和所述网络空间资产特征进行融合，得到融合特征图；通过融合特征图对分类模型进行训练；通过训练后的分类模型对实际网络的异常流量进行检测。本申请能提高网络异常流量检测的全面性和准确性。

公开(公告)号：CN119854031A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510316132.3

申请日：2025-03-18

Applicant: 南京莱克贝尔信息技术有限公司

Inventor： 王占丰 ,  陈嘉欣 ,  毛传奇 ,  陈潇霆 ,  马潇霄 ,  陈学文 ,  张枭

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体为一种基于多阶段的非合作网络攻击溯源方法；方法步骤为：基于协同认证码，在溯源过程中为网络设备和终端提供安全验证，确保溯源过程的可信性与完整性；基于攻击行为的特征提取，将网络攻击转化为行为特征数据；提取事件级特征，揭示攻击行为的时序关系及依赖关系，识别潜在攻击模式；运用因果分析对事件进行时间对齐，形成标准化因果链；结合Transformer网络与NLP预训练模型进行多维特征融合，识别攻击模式；结合IP地址数据库、自建组织库及代码作者库，采用多重级联CNN结构，进行攻击源头的定位与攻击者溯源。本发明通过多层次的特征分析，实现了对复杂网络攻击的精准识别与溯源。