一种IPv6网络数据流监测技术的分析与测试方法

    公开(公告)号:CN116599780B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310887396.5

    申请日:2023-07-19

    Abstract: 本发明提供了一种IPv6网络数据流监测技术的分析与测试方法,运用于网络安全技术领域,其方法包括:抓取连续的IPv6网络数据包,对IPv6网络数据包进行拆解得到IPv6载荷数据,判断IPv6载荷数据的完整性;根据组合成完整IPv6载荷数据的IPv6网络数据包的协议类型得到协议树,并分析所述协议树的协议合理性;对IPv6载荷数据的安全性进行分析得到内容分析结果;将所述IPv6载荷数据与所述协议树还原为完整的数据包,发送到IPv6网络数据包的源IP地址进行最终测试;通过将数据包还原并分析协议、发送至源IP地址进行测试防范了针对IPv6网络通信的高级持续性威胁,通过对数据包内容进行分析,保护了网络环境。

    一种V2X通信系统、通信密钥分发方法与隐式认证方法

    公开(公告)号:CN113766452B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202110724085.8

    申请日:2021-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种V2X通信系统、通信密钥分发方法及隐式认证方法。通过第一处理模块发出用于申请假名证书的第一请求信息和用于建立通信请求的第二请求信息,通过第二处理模块和第三处理模块分别生成中间密钥和车辆密钥包;在建立通信方面,则由第一处理模块直接与第四处理模块建立通信链接;本发明所述技术方案通过拆解并分置于不同处理方的方式实现密钥的生成,同时本发明的密钥生成方法是基于小整数解问题设计,其具有良好的抗量子攻击特性,上述方式能够有效避免密钥生成方与密钥请求方之间串联;而通信请求的审核方不与密钥的生成方发生直接联系,避免相互串联,确保将非认证客户端的访问请求排除;保证整个通信网络的安全性和可靠性。

    网络设备自动化测试方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116915651A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311033779.2

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本申请提供一种网络设备自动化测试方法、装置、电子设备和存储介质,其中,网络设备自动化测试方法包括:初始化测试资源的配置并建立与所述测试资源的通信连接,所述测试资源包括实例化资源和基于测试环境添加的虚拟资源;基于测试用例向所述测试资源发送第一测试命令,以使所述测试资源基于所述第一测试命令携带的命令参数测试待测设备并获取携带测试结果的报文;向所述测试资源发送第二测试命令,以使所述测试资源基于所述第二测试命令的命令参数执行针对所述测试结果的验证处理并得到验证结果。本申请具有能够提高测试资源的配置灵活性等优点。

    一种特定网络资源分析方法
    129.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116846615A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310743896.1

    申请日:2023-06-24

    Abstract: 本发明属于网络资源技术领域,具体涉及一种特定网络资源分析方法,包括待分析网络资源相关数据,所述待分析网络资源相关数据需通过网络资源解析模块、网络资源特征库、网络资源特征扩展模块、特定网络资源库进行分析。本申请的特定网络资源分析方法通过对多个渠道传输的待分析网络资源相关数据进行拆分解析,并根据网络资源特征数据库中的训练数据,对网络资源进行分类,统计保存到特定网络资源数据库中,实现对不同资源的多维度分类,能够从网络数据流中提取出所需字段,得到资源不同维度的类型。

    一种基于局部-全局特征注意力的加密应用流量分类方法及系统

    公开(公告)号:CN116827873A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310199298.2

    申请日:2023-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局特征注意力的加密应用流量分类方法及系统,该方法分为人工智能模型训练阶段和加密应用流量分类阶段。在人工智能模型训练阶段,将根据有应用类别标签的加密应用字节流序列,训练神经网络中的可学习参数,从而实现自动化的加密应用流量特征提取和加密应用流量分类,并得到训练好的加密流量分类模型。加密应用流量分类阶段,基于训练完成的加密应用流量模型参数,对网络环境中获取到的真实网络流量进行特征提取并完成加密应用流量分类。本发明通过局部‑全局特征注意力机制的加密应用流量建模方法,建立更加鲁棒的分类特征,实现对应用流量更加精准的分类。

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