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公开(公告)号:CN119652557A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411582151.2
申请日:2024-11-07
Applicant: 海南大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,尤其涉及一种基于用户行为分析的网络态势感知方法及系统,该方法包括以下步骤:实时采集网络数据包,并对采集的网络数据包进行预处理,提取出流量数据和日志数据;从所述流量数据和日志数据中提取行为特征,并构建组织图;将所述组织图输入预先训练好的图卷积网络模型,输出得到网络安全态势感知结果;所述图卷积网络模型集成有第一生成对抗网络。通过实施本发明基于用户行为分析的安全态势感知技术,有效提升了对大规模网络环境中复杂安全威胁的识别、分析和响应能力。图卷积网络模型能够自我学习和适应新的威胁模式,自动调整检测策略,提高了威胁检测的准确性及识别能力,自动化检测也提高了检测效率。
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公开(公告)号:CN119783086A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411848219.7
申请日:2024-12-16
Applicant: 海南大学
IPC: G06F21/46 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大语言模型的定向口令猜测方法及系统,该方法包括以下步骤:获得用户的个人信息和/或旧口令;将所述个人信息和/或旧口令按设定格式进行改写;将改写后的个人信息和/或旧口令输入训练好的glm‑4‑9b模型,输出得到猜测口令。本发明将大语言模型应用在定向口令猜测场景上,以端到端的方式利用个人信息与旧口令生成极具针对性的口令,而无需像以往概率模型依靠经验设置的个人信息标签、引入额外字典库和设计复杂的概率计算,能够帮助快速恢复口令散列文件、揭示用户口令的潜在安全问题,有助于为网络服务方的口令安全策略提供参考。
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