-
公开(公告)号:CN107682215A
公开(公告)日:2018-02-09
申请号:CN201710769599.9
申请日:2017-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851 , H04L12/863
CPC classification number: H04L43/028 , H04L47/2483 , H04L47/50
Abstract: 本发明为一种基于改进LRFU状态记录的DPI业务识别方法,提出了一种更高效的SIPT缓存管理策略,属于业务识别领域。本发明使用LRFU-QT缓存算法,综合考虑时间和频率以及业务访问的特征,通过链式队列存储低频率节点防止频繁的换入换出,并增加时间轮对节点进行定时清理。实验验证本发明提出的业务识别模型可以有效提升业务识别效率。
-
公开(公告)号:CN107749835A
公开(公告)日:2018-03-02
申请号:CN201710810483.5
申请日:2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于预测的点击劫持攻击的渗透测试方法,属于网络安全领域。本发明主要包含以下步骤:运行流量劫持系统,初始化系统配置,包括加载目标域名和加载数据处理方式;针对目标域名发起劫持;数据还原模块接收劫持的网页数据,根据数据处理方式的具体配置来还原网页数据;点击预测算法处理网页数据;根据预测结果构造点击劫持攻击代码,将攻击代码插入到网页数据中;对处理过的网页数据进行头部封装以及内容编码,之后,通过流量劫持系统发送。
-
公开(公告)号:CN107682215B
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN201710769599.9
申请日:2017-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851 , H04L12/863
Abstract: 本发明为一种基于改进LRFU状态记录的DPI业务识别方法,提出了一种更高效的SIPT缓存管理策略,属于业务识别领域。本发明使用LRFU‑QT缓存算法,综合考虑时间和频率以及业务访问的特征,通过链式队列存储低频率节点防止频繁的换入换出,并增加时间轮对节点进行定时清理。实验验证本发明提出的业务识别模型可以有效提升业务识别效率。
-
公开(公告)号:CN107749835B
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN201710810483.5
申请日:2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于预测的点击劫持攻击的渗透测试方法,属于网络安全领域。本发明主要包含以下步骤:运行流量劫持系统,初始化系统配置,包括加载目标域名和加载数据处理方式;针对目标域名发起劫持;数据还原模块接收劫持的网页数据,根据数据处理方式的具体配置来还原网页数据;点击预测算法处理网页数据;根据预测结果构造点击劫持攻击代码,将攻击代码插入到网页数据中;对处理过的网页数据进行头部封装以及内容编码,之后,通过流量劫持系统发送。
-
-
-