-
公开(公告)号：CN119903519A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411872891.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提出了基于Windows CE操作系统嵌入式设备仿真的漏洞挖掘方法及系统，包括：获取嵌入式设备处理器信息；对嵌入式设备的固件进行固件解包以提取文件；基于嵌入式设备处理器信息及提取的文件获得嵌入式设备的操作系统，将操作系统与嵌入式设备的应用打包，形成完整的仿真镜像，用于实现对使用Windows CE操作系统的嵌入式设备的系统态仿真；在仿真环境中运行模糊测试对固件相应功能模块进行漏洞挖掘。
-
公开(公告)号：CN118585247A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410689368.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F9/30
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种缓存淘汰与多处理器指令集向机器指令转换方法及系统。缓存淘汰方法，包括：接收目标机器指令存储请求；若待请求的数据不在预设的缓存中，则判断缓存是否已满，若未满，则直接将目标机器指令存储至缓存中；否则，采用评分函数计算缓存中每个缓存块的评分，淘汰评分最低的缓存块；其中，所述评分函数为：待评分缓存块被访问的总次数除以当前时间戳与该缓存块最后一次被访问的时间戳的差。
-
公开(公告)号：CN118114040A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410089465.2
申请日：2024-01-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06F18/2433 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 本发明提出了一种对抗样本生成方法及系统，涉及工业控制系统对抗样本攻击研究技术领域，采集工业控制系统正常运行状态下的工控时序数据；将工控时序数据输入到训练好的时序数据预测模型中，生成初始对抗样本；利用数据类型规则检查器和不变量规则检查器对初始对抗样本进行优化，得到最终的对抗性样本；时序数据预测模型采用金字塔注意力结构充分挖掘时间序列数据的变化规律，结合CBAM注意力模块，对时间特征和空间特征添加注意力机制使其专注于重要特征。本发明采用时序数据预测模型，生成初始对抗样本，并通过不变量规则检查器和数据类型检查器来优化对抗性样本，利用深度学习模型和规则检查器的优势来提高对抗性样本的质量和可转移性。
-
公开(公告)号：CN117714562A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410041976.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及一种网络通信协议语法信息的自动化提取方法及系统，包括：对所有的协议解析文件进行预处理，包括提取协议名称、提取取协议解析器并与协议名称关联、提取协议解析器之间的层次关系；对用户选择的待解析协议进行处理，包括提取待解析协议的所有字段信息、扩充主解析函数的内容、提取所有的数据包类型及其组成字段信息、拼接每个数据包类型的分段以生成完整的数据包类型。本发明通过深入解析Wireshark的网络通信协议解析文件，从中提取出协议语法信息，并以结构化的方式存储。相比于其他网络通信协议语法信息提取方法，本发明具有广泛适应性，自动化程度高和效率高，且同时具有很高的准确率，能够有效地节约人工、时间成本。
-
公开(公告)号：CN116436770A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310443248.4
申请日：2023-04-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L41/0677 , H04L43/08 , H04L43/10
Abstract: 本发明提出基于混合带内网络遥测的灰色故障检测定位方法及系统，涉及故障检测领域。包括：服务器收集被动INT探测包的逐跳遥测信息，对是否存在故障进行一次检测，向虚拟SDN网络的控制器发送存在故障路径的二次检测指令；控制器向服务器发送主动INT探测包，对一次检测中存在故障的路径进行二次检测；源服务器重新路由真正存在故障的路径信息的数据流量；控制器为所有真正存在故障的路径信息设置优先级，根据优先级进行路径之间的比较，得到故障位置；控制器将故障位置反馈给服务器，服务器查找所有与故障位置相关的路径并提前老化。本发明将主动带内网络遥测和被动带内网络遥测进行整合，弥补单一遥测方法的不足，提高网络遥测的效率和可靠性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117150341A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311102973.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种基于混合深度学习的加密流量分类方法及系统，涉及网络安全技术领域，具体方案包括：对采集的原始加密流量数据进行预处理，将其转换为统一格式的字节序列；利用训练好的混合深度学习模型对所述字节序列进行分类预测，得到加密流量的分类结果；本发明基于卷积神经网络、时间卷积神经网络以及通道注意力机制的混合深度学习模型，进行时空特征的提取及关注关键特征，从而增强时空特征提取的鲁棒性，提高加密流量分类的效率和准确度。
-
公开(公告)号：CN116436678A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310436976.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开的面向多类不平衡数据特点的加密恶意流量识别方法及系统，对网络恶意流量数据进行预处理，获得恶意流量的特征图像；通过恶意流量的特征图像和训练好的恶意流量样本生成模型，获得恶意流量样本，在恶意流量样本生成模型的生成器和判别器中均加入自注意力模块，自注意力模块以卷积层输出的特征图为输入，获取输入自注意力模块的特征图的注意力图，根据注意力图确定自注意力特征图，将自注意力特征图与输入自注意力模块的特征图加权求和，获得自注意力模块输出的特征图，自注意力模块输出的特征图输入下一个卷积层中；对恶意流量样本进行识别，获得恶意流量识别结果。提高了对恶意流量识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN116318928A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310206294.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于数据增强和特征融合的恶意流量识别方法及系统，涉及网络安全领域，对原始流量数据集进行预处理、特征选择和流量平衡，得到数据增强后的训练集；基于多头注意力，构建恶意流量分类模型，用于特征提取和特征融合；通过参数寻优和模型训练，得到最终的恶意流量分类模型；将待识别的流量，输入到恶意流量分类模型中，输出分类结果；本发明设计了一种能够识别网络流量、自动提取特征并解决数据可用性不足问题的恶意流量分类模型，利用特征选择方法准确地过滤掉冗余特征，利用数据增强技术使各类流量数据均衡、去重叠数据，准确地进行神经网络模型参数权重的优化调整，获得更加合理的模型超参数，提高恶意流量识别的准确性和性能。
-
-
公开(公告)号：CN117439817A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311753061.0
申请日：2023-12-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开一种工业控制系统入侵响应方法、系统、设备及介质，涉及工业控制系统技术领域，包括：确定异常路径；以最小化网络层安全策略成本、攻击收益和服务影响为多目标优化函数，在候选策略空间中采用改进的MOEA/D算法选择最优网络层安全策略；根据所检测到的异常节点确定待执行的物理层安全策略，从而在异常路径下执行最优网络层安全策略和物理层安全策略。解决工控网络层安全策略选择时现有多目标优化算法难以找到帕累托最优解的问题，以及缺少物理层策略选择方法的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.113 seconds)
