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公开(公告)号：CN111783105A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010649498.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本公开提供一种渗透测试方法、装置、设备及存储介质，涉及渗透测试技术领域，能够实现渗透测试的自动化及全面覆盖。具体技术方案为：获取渗透测试目标，并对渗透测试目标进行特征分析，获取渗透测试目标的特征标识信息；从预先设置的渗透测试数据库中获取与渗透测试目标的特征标识信息匹配的目标渗透测试路径；利用目标渗透测试路径对渗透测试目标进行漏洞验证，得到验证结果；在验证结果指示存在漏洞时生成漏洞标识信息，并继续执行与漏洞标识信息对应的下一次渗透测试，直至渗透测试完成为止。本发明用于渗透测试。
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公开(公告)号：CN111783105B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010649498.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本公开提供一种渗透测试方法、装置、设备及存储介质，涉及渗透测试技术领域，能够实现渗透测试的自动化及全面覆盖。具体技术方案为：获取渗透测试目标，并对渗透测试目标进行特征分析，获取渗透测试目标的特征标识信息；从预先设置的渗透测试数据库中获取与渗透测试目标的特征标识信息匹配的目标渗透测试路径；利用目标渗透测试路径对渗透测试目标进行漏洞验证，得到验证结果；在验证结果指示存在漏洞时生成漏洞标识信息，并继续执行与漏洞标识信息对应的下一次渗透测试，直至渗透测试完成为止。本发明用于渗透测试。
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公开(公告)号：CN111782511A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010553678.8
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本公开提供一种固件文件的分析方法、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，采用插件式思维实现对固件文件静态分析的通用分析，降低成本，提高效率。具体技术方案为：获取固件文件；调用识别插件对固件文件进行识别，从固件文件中提取根文件系统镜像，并获取根文件系统镜像的文件类型；在根文件系统镜像的文件类型为可解包格式时，调用与根文件系统镜像的文件类型对应的解包插件对根文件系统镜像进行解包，并调用与根文件系统镜像的文件类型对应的分析插件对已解包的根文件系统镜像进行分析；在根文件系统镜像的文件类型为可分析的文件类型时，调用与根文件系统镜像的文件类型对应的分析插件对根文件系统镜像进行分析。
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公开(公告)号：CN111782511B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202010553678.8
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本公开提供一种固件文件的分析方法、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，采用插件式思维实现对固件文件静态分析的通用分析，降低成本，提高效率。具体技术方案为：获取固件文件；调用识别插件对固件文件进行识别，从固件文件中提取根文件系统镜像，并获取根文件系统镜像的文件类型；在根文件系统镜像的文件类型为可解包格式时，调用与根文件系统镜像的文件类型对应的解包插件对根文件系统镜像进行解包，并调用与根文件系统镜像的文件类型对应的分析插件对已解包的根文件系统镜像进行分析；在根文件系统镜像的文件类型为可分析的文件类型时，调用与根文件系统镜像的文件类型对应的分析插件对根文件系统镜像进行分析。
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公开(公告)号：CN120046598A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510061206.3
申请日：2025-01-15
Applicant: 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N20/00 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种上下文感知模型的训练方法和装置，该方法包括：按照特征关键词、特征层级数对原始文本样本进行多层次特征捕捉，得到第一特征数据；按照预设的验证规则对第一特征数据进行验证，并将验证通过的第一特征数据作为第二特征数据；对第二特征数据进行特征层次融合，得到第三特征数据；对第三特征数据进行特征相关性重建，得到具有全局相关性的第四特征数据；将第四特征数据输入预设的初始上下文感知模型进行模型训练，得到目标上下文感知模型。本方案能够有效融合不同层级的特征，增强模型对不同尺度目标的适应性，有效结合了局部和全局信息，通过将特征对输入并经过处理，增强特征对的表达能力，并提升了语义信息的丰富度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120045298A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510060286.0
申请日：2025-01-15
Applicant: 西安四叶草信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了前端任务调度与事件处理方法、装置、设备及存储介质，涉及分布式系统与网络技术的领域，包括：捕获所有子元素触发的事件；将捕获的事件处理为统一格式的标准任务对象；将标准任务对象按照优先级顺序加入调度队列，并对调度队列内的所有标准任务对象进行去重处理和任务合并处理，得到清洗后调度队列；在多任务优先队列内根据优先级对所有标准任务对象重新进行排序；根据多任务优先队列内标准任务对象的优先级，结合系统当前负载对多任务优先队列内各标准任务对象的资源分配进行动态调整；通过异步执行方式与用户反馈机制结合对分配了资源的标准任务对象进行执行。本发明能够有效解决高并发交互中存在的任务冲突和资源竞争问题。
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公开(公告)号：CN120030301A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510060283.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种时间序列预测模型的训练方法和装置，该方法包括：按照第一滑动窗口将历史时间序列样本划分为多个历史样本片段；确定每个历史样本片段的局部波动性和局部趋势变化率，确定历史时间序列样本的整体波动性和整体趋势变化率；分别按照N种不同大小的滑动窗口对历史时间序列样本进行划分，并对划分得到的历史样本片段进行下采样；从预测结果中选取最准确的目标预测结果；将目标滑动窗口、目标采样率和目标权重比值作为初始时间序列预测模型的参数，得到目标时间序列预测模型。本方案采用自适应采样策略和权重策略，可针对不同数据集、业务场景，智能化程度较高。本模型可较便捷的迁移到多种场景下进行使用，同时具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119782656A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411785480.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 西安四叶草信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种表达式处理方法、装置、设备及存储介质，包括：获取用户输入的当前函数表达式，对当前函数表达式进行错误检测与修复处理，得到处理后的目标函数表达式，对目标函数表达式进行解析计算，得到与目标函数表达式对应的目标变量和目标运算符，基于目标变量和目标运算符计算并保存函数输出值，并将函数输出值映射至预设画布坐标系中，最终生成对应的函数图像。本方案通过在计算得到函数输出值后直接绘制得到对应的函数图像，将表达式计算和图像渲染进行了结合，用户可以实时查看计算结果和函数图像，提升效率；另外，通过对当前函数表达式进行错误检测与修复处理，可以减少输入错误，提升当前函数表达式输入的准确性和便捷性。
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公开(公告)号：CN112287356B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011250849.6
申请日：2020-11-11
Applicant: 西安四叶草信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及USB设备安全领域，尤其为一种计算机系统安全性评估方法与系统，将BadUSB插入计算机后，Arduino通过串口1和计算机通信，BadUSB内部，arduino通过串口2和WiFi芯片固件通信，首先增加串口协议，用于arduino对sd卡进行操作并和ESP8266进行数据通信，其次修改Arduino的固件，增加通过SPI接口操作sd卡功能,并把获取的结果通过字符串发送到串口2供ESP8266使用，修改WiFi芯片ESP8266固件，增加web界面管理sd卡，并通过串口2来解析sd卡相关数据，通过扩展sd卡读、写操作，增加了BadUSB存储空间，扩展了使用方式，既可以用于保存文件用于信息收集，也可以用于存储脚本、程序，再通
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公开(公告)号：CN117240518A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311116952.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 西安四叶草信息技术有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/069 , H04L41/16
Abstract: 本申请公开一种网络日志的解析方法、装置、设备及存储介质，涉及网络安全技术领域，能够提高日志的解析效率和准确率。具体方案包括：获取当前周期的样本数据，所述样本数据包括多个原始日志、各所述原始日志对应的标签信息以及各所述标签信息的权重；在预设条件下，获取初始日志解析模型，并利用所述样本数据训练所述初始日志解析模型，直至所述初始日志解析模型的日志解析精度大于预设阈值，则得到所述初始日志解析模型的更新模型；将所述更新模型与上一周期的融合模型进行模型融合，得到当前周期的融合模型，并利用所述当前周期的混合模型对下一周期的原始日志进行解析。
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