一种基于游戏网络流量特征的ICMP隐蔽隧道检测方法

    公开(公告)号:CN118972096A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410943587.3

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本发明涉及网络流量特征检测技术领域,公开了一种基于游戏网络流量特征的ICMP隐蔽隧道检测方法,首先对游戏网络流量数据进行解析,提取流量数据中ICMP协议流量,提取ICMP相关类型数据,对payload字段按字节分解生成字符串,构建特征工程并生成特征数据表;将数据集中的数据进行数值化、归一化处理,再将处理后的数据集进行数据划分,分为训练集与测试集,按正常流量:隐蔽隧道流量为1:1的比例进行随机抽取,重新构建训练集,并训练生成供隐蔽隧道检测使用的XGBoost模型;将结构化数据结果调入训练好的XGBoost模型获取模型输出的分类结果;进行模型评价。本发明检测效率更为高效,准确的ICMP隐蔽隧道流量检测方法,实现较高的识别准确率及可移植性。

    恶意代码检测系统训练方法及装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115168852A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210689851.6

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本公开公开了一种恶意代码检测系统训练方法及装置、电子设备和存储介质,涉及信息处理领域。主要技术方案包括:基于第一训练检测模型,得到第二训练恶意代码样本;对得到的第二训练恶意代码样本进行标注,用其对第三训练恶意代码样本进行更新;重复获取第二训练恶意代码样本,迭代更新第三训练恶意代码样本,以使用最新的第三训练恶意代码样本对第一训练检测模型进行训练;当满足训练终止条件后,得到预设检测模型。与相关技术相比,重复获取第二训练恶意代码样本,迭代更新第三训练恶意代码样本,以使用最新的第三训练恶意代码样本对第一训练检测模型进行训练,进而得到了基于深度学习方法且提供训练样本动态标注功能的恶意代码检测系统。

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