基于流量和时序识别TLS加密应用的方法和系统

    公开(公告)号:CN115314265B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202210890822.6

    申请日:2022-07-27

    Abstract: 本发明提供一种基于流量和时序识别TLS加密应用的方法和系统,通过根据客户端发送的流量数据是否携带业务载荷或携带的握手信息是否完整,可以快速筛查出恶意代码;通过提取出流量数据的时序特征和空间特征,进行随机森林分类,可以全方面检测并快速突出所需的特征向量,利用整合的不同的分类能力,克服了现有技术恶意代码借用加密流量规避基于端口或载荷关键词的入侵检测,以及需要在新加密协议TLS1.3一次往返过程中完成识别检测的问题。

    基于流量和时序识别TLS加密应用的方法和系统

    公开(公告)号:CN115314265A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210890822.6

    申请日:2022-07-27

    Abstract: 本发明提供一种基于流量和时序识别TLS加密应用的方法和系统,通过根据客户端发送的流量数据是否携带业务载荷或携带的握手信息是否完整,可以快速筛查出恶意代码;通过提取出流量数据的时序特征和空间特征,进行随机森林分类,可以全方面检测并快速突出所需的特征向量,利用整合的不同的分类能力,克服了现有技术恶意代码借用加密流量规避基于端口或载荷关键词的入侵检测,以及需要在新加密协议TLS1.3一次往返过程中完成识别检测的问题。

    一种改进的模式识别网络评估的方法和系统

    公开(公告)号:CN114936608A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210675507.1

    申请日:2022-06-15

    Inventor: 赵建柱 胡文波

    Abstract: 本发明提供一种改进的模式识别网络评估的方法和系统,通过建立网络安全参数集合,结合历史数据分项组成训练样本集,再依次抽取两个样本,构建样本对,利用分支卷积神经网络剔除不属于同一类别的样本对,重新得到第二训练样本集,调用模式识别方法训练该第二样本集,进而求解最优解得到需要的向量宽度,最后建立评估模型,减少了受到样本数量的影响。

    一种基于大数据分析的骚扰电话检测方法及系统

    公开(公告)号:CN114125155A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111349946.5

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于大数据分析的骚扰电话检测方法及系统,所述一种基于大数据分析的骚扰电话检测方法包括:利用通话数据获取通话数据场景特征库;利用所述通话数据场景特征库获取骚扰电话检测结果,所述一种基于大数据分析的骚扰电话检测系统包括:获取模块,用于利用通话数据获取通话数据场景特征库;检测模块,用于利用所述通话数据场景特征库获取骚扰电话检测结果,针对不同通话数据的多种类特征进行提取,并进行分类检测,在提升了分类识别速度的同时,也可以覆盖大多数通话数据场景,提高了对骚扰电话的分析程度,对分类识别的准确性有较大提升,应用范围较广,改善了检测方法的适用性。

    一种差异化的深度检测方法和系统

    公开(公告)号:CN117274853A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311055323.6

    申请日:2023-08-21

    Abstract: 本发明提供一种差异化的深度检测方法和系统,采用双网络方案,即帧内子网络和帧间子网络,利用帧内特征和帧间特征之间的差异化来深度检测网络视频,其中帧内子网络采用具有不同膨胀率的多级空洞卷积层来提取帧内特征,帧间子网络采用搭建三层结构捕获移动幅度大的部分来提取帧间特征,最后计算两个特征之间的欧氏距离和对比损失函数,完成检测识别,克服了现有的深度检测方法在处理相似度相似的或者差异度较小的样本时准确率较低的问题。

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