公开(公告)号：CN117640582A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311667861.0

申请日：2023-12-06

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘东杰 ,  张银炎 ,  耿光刚 ,  涂菲帆 ,  刘林晖

IPC: H04L61/4511 ,  H04L41/0803 ,  H04L43/0823

Abstract: 本申请公开了一种大规模验证DNS递归服务器探测DNSSEC错误配置的方法及设备，其方法包括：基于在云服务器预先搭建的域名环境，对所述域名环境中的域名设置不同的DNSSEC错误配置；在所述云服务器上，通过DNS递归服务器对所述域名环境进行DNSSEC错误配置检测，并获取所述DNS递归服务器的检测结果；根据所述DNS递归服务器的检测结果，分析DNS递归解析服务器是否提供相应的错误提示，并得到分析结果；基于所述分析结果，确认所述DNS递归服务器对DNSSEC配置错误是否有效验证。本申请通过上述方法，提高检测DNSSEC错误配置的能力，以及DNS系统的安全性。

公开(公告)号：CN117056699A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310818309.0

申请日：2023-07-05

Applicant: 暨南大学

Inventor： 耿光刚 ,  卢翼翔 ,  刘东杰 ,  刘志全 ,  涂菲帆 ,  张新常

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了一种面向工业互联网标识解析的时间序列异常检测方法，包括：S1、构建时间序列异常检测模型，包括特征构建模块、特征提取模块以及结果输出模块；其中，特征构建模块，用于将时间序列数据集构造成可输入时间序列异常检测模型的数据；特征提取模块，用于提取输入数据的特征，同时将各种特征进行组合，刻画出更深层的特征；结果输出模块，合并特征提取模块的输出数据，并实现数据降维，同时防止模型在训练时过拟合，输出异常检测的二分类结果；S2、对时间序列异常检测模型进行训练；S3、将训练后的时间序列异常检测模型用于时间序列异常检测。本发明能够更精准地检测出工业互联网中的异常情况。