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公开(公告)号：CN105024990A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510144905.0
申请日：2015-03-30
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/02
Abstract: 本发明公开一种基于软件定义网络的网络安全攻防演练环境部署方法及装置，能够解决现有的网络安全攻防演练靶场系统资源配置复杂的问题。所述方法包括：根据网络安全攻防演练需求建立基于软件定义网络的靶场网络；其中，所述靶场网络包括控制器系统、交换机系统和至少一个主机；确定所述网络安全攻防演练需求所对应的流表；使所述控制器系统通过将所述网络安全攻防演练需求所对应的流表下发给所述交换机系统，以使所述交换机系统根据所述下发的流表进行数据转发；通过自动化部署代码部署该靶场网络中各个主机的操作系统和/或靶场系统。
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公开(公告)号：CN105335742A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510557110.2
申请日：2015-09-02
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/342 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明涉及自适应分割技术领域，特别涉及一种基于鲁棒特征统计的三维区域自适应分割方法，包括如下步骤：A.采用LARFS分割方法，分别借鉴RG分割算法与RSS分割算法的原理并结合应用；B.在三维数据空间中选取种子点，进行三维影像几何特征自适应建模；C.根据LARFS分割方法，基于水平集的RSS快速分割算法对图像生长特征进行建模；D.采用水平集方法对特征区域轮廓进行演化，将传统的区域增长算法与统计学方法结合应用，充分利用图像的区域信息，表示局部分割特征并驱动轮廓演化，采用LARFS方法，能够有效防止噪声干扰，减少使用者的干预操作，得到较好的分割效果。
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公开(公告)号：CN109388710A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201810970182.3
申请日：2018-08-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06N20/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种IP地址业务属性标定方法及装置，所述方法包括：获取域名的子域名以及域名及其子域名的页面信息；利用预先建立的文本分类机器学习模型获取域名及其子域名的页面信息的分类结果；利用域名及其子域名的页面信息的分类结果标定域名及其子域名对应的IP地址集的分类属性。本发明提供的技术方案，通过网络爬虫获得域名的页面信息，利用机器学习文本分类算法模型确定域名的业务分类，建立“IP-域名-业务分类”的映射关系，完成对IP地址上层承载业务分类的标定，扩充了现有的IP地址属性库，提高了IP业务属性的实时性。
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公开(公告)号：CN107194310A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710213110.X
申请日：2017-04-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/6202 , G06K9/6268
Abstract: 本发明涉及一种基于场景变化分类和在线局部特征匹配的刚体目标跟踪方法，其步骤包括：在初始图像中选定感兴趣的目标区域，在目标区域检测SURF特征；对每个SURF特征建立场景描述向量，通过随机的场景变化实现离线学习，得到每个SURF特征最能够适应的场景分类信息；为每个SURF特征创建分类器；在当前图像到来时，判断当前图像的场景分类，从初始图像中选取最能够适应当前场景的SURF特征，并将其与当前图像检测到的SURF特征进行基于分类器的匹配，形成匹配点对；根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明使跟踪能够保持对视频中感兴趣区域出现连续复杂变化的自适应性。
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公开(公告)号：CN105991780A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510057358.2
申请日：2015-02-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/12
Abstract: 本发明提供一种基于互联网IP地址定位数据的IP地址定位系统和方法，系统包括数据提取层、数据处理层、数据存储层和验证融合层；方法包括初始化配置参数，并对采集到的互联网IP地址定位数据进行归一化处理；对互联网IP地址定位数据进行反向验证；互联网IP地址定位数据进行融合。本发明融合多个互联网IP地址定位数据库，使它们相互补充和完善，提高了数据覆盖面；使用了内存镜像进行数据的录入，极大的提高了效率；使用反向验证及基于信任的数据融合技术，提高了数据准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108156020B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201711252296.6
申请日：2017-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L41/0823 , H04L45/24 , H04L45/74
Abstract: 本发明涉及一种IP定位数据库优化方法及装置，所述方法包括：获取IP定位数据库中网络路径及该网络路径中各IP节点的时延；根据所述网络路径中邻接IP节点的时延对所述网络路径中各IP节点进行分组，获取所述网络路径的路径集合；若所述路径集合中IP节点的定位不一致，则根据各区域基准节点修复该路径集合中IP节点的定位。本发明提供的技术方案，可以有效的消除数据库中的错误数据，对定位结果可能错误的IP进行补充修复，准确定位IP地址位置，从而提高IP定位的精度。
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公开(公告)号：CN110427540A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910692228.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/951 , H04L29/08 , H04L29/12
Abstract: 本发明提出一种确定IP地址责任主体的实现方法及系统，涉及网络安全技术领域。本发明系统包括：前端引擎上布置IP WHIOS、域名WHIOS以及ASN三大数据的采集模块，后端服务器上布置有责任主体分析核验模块和质量评估模块。本发明方法利用三大数据采集模块采集IP地址的责任主体的相关固定属性，并利用统一格式的模板存储，然后通过责任主体分析核验模块分析出责任主体，更新和维护企业特征串表，利用质量评估模块计算IP责任主体的信誉度，形成基于主动探测数据的IP责任主体信息数据源，并存入数据库以供查询。本发明实现了基于企业特征串指纹的IP地址责任主体分析与发现，为企业网络安全防范提供了数据支持。
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公开(公告)号：CN109151090A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811009045.X
申请日：2018-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
CPC classification number: H04L61/10 , H04L61/2503 , H04L63/0236 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L67/2814
Abstract: 本发明提供一种基于互联网基础资源的IP地址关联分析方法，包括以下步骤：通过数据采集技术获取互联网基础资源的业务数据，对所述业务数据的元数据信息的含义进行标引；根据标引后的所述元数据信息，提取所述业务数据的IP地址和IP属性数据，并对所述业务数据的业务属性进行关联分析；根据得到的关联分析结果，通过所述IP地址对若干个所述业务数据的业务属性进行关联核验，发现错报、漏报的业务数据，得到所述业务数据的核验结果。本发明所述的基于互联网基础资源的IP地址关联分析方法，能够有效利用IP地址属性数据、挖掘相关业务数据内部之间的联系、有效利用业务数据的价值。
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公开(公告)号：CN108156020A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711252296.6
申请日：2017-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/24 , H04L12/709 , H04L12/733 , H04L12/741
CPC classification number: H04L41/0823 , H04L45/20 , H04L45/245 , H04L45/74
Abstract: 本发明涉及一种IP定位数据库优化方法及装置，所述方法包括：获取IP定位数据库中网络路径及该网络路径中各IP节点的时延；根据所述网络路径中邻接IP节点的时延对所述网络路径中各IP节点进行分组，获取所述网络路径的路径集合；若所述路径集合中IP节点的定位不一致，则根据各区域基准节点修复该路径集合中IP节点的定位。本发明提供的技术方案，可以有效的消除数据库中的错误数据，对定位结果可能错误的IP进行补充修复，准确定位IP地址位置，从而提高IP定位的精度。
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公开(公告)号：CN106934395B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201710080987.6
申请日：2017-02-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种采用SURF特征和颜色特征相融合的刚体目标跟踪方法。该方法包括：1)在初始图像中选定目标区域，在目标区域内提取SURF特征并建立SURF特征描述；2)在每一个以SURF特征点为中心的局部邻域内构建颜色特征；3)在当前图像到来时，首先利用颜色特征寻找初步的目标区域，之后提取SURF特征并与初始图像建立基于特征的匹配，形成匹配点对；4)根据得到的匹配点对计算得出运动参数，从而确定当前图像的目标区域，实现目标跟踪。本发明能够对目标区域的局部特征实现准确的描述和匹配，进而保证目标跟踪效果的鲁棒性、稳定性。
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