一种基于身份标识的天地一体化网络双向认证方法

    公开(公告)号:CN117792674A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311521396.X

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于身份标识的天地一体化网络双向认证方法,属于天地一体化网络技术领域。本发明通过引入基于身份的密码体制代替传统基于证书的公钥基础设施体制,提出了一套安全且轻量化的双向身份认证机制,解决了现有身份认证方案存在证书管理和维护成本较高的问题,特别是针对天地一体化网络等链路波动不稳定并涉及到接入节点需要移动切换的应用场景引入组播的概念实现多节点在移动切换时的快速重新认证,使得同一个组内的节点仅需要一条切换认证请求即可完成重新认证,避免了重新认证消息风暴问题和认证方的性能瓶颈。

    基于多层次特征融合的恶意流量检测方法

    公开(公告)号:CN118157929A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410246827.4

    申请日:2024-03-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于多层次特征融合的恶意流量检测方法,属于互联网安全技术领域。本发明融合流量多层次特征,可将流量的空间特征、时间特征及时频特征进行融合从而捕捉多尺度的特征,提供更加全面且丰富的特征信息表达。使用图分类算法进行流量分类,可以在传统的特征工程方法提取的特征的基础上进一步建模,可以处理不同大小,不同形状,不同结构的图数据,图神经网络通过卷积神经网络对不同的结构数据进行自适应建模,从而提高模型的分类性能、泛化能力、自适应性。

    一种基于神经网络语言模型的模糊测试方法

    公开(公告)号:CN117763101A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311521524.0

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络语言模型的模糊测试方法,属于模糊测试技术领域。本发明方法从构造训练集、训练模型、使用模型三个方面设计了基于神经网络语言模型的模糊测试SQL语句生成方法。第一,使用目标对象的测试文件集作为语料库,进行一定的预处理,构造出适当的训练集。第二,使用构造出的训练集训练神经网络语言模型,在模型的选择上一般使用LSTM模型。第三,设计一定的生成策略,使用训练好的模型生成测试用例。最后,生成的测试用例被输入给待测程序,执行模糊测试任务。该方法可以在黑盒场景下持续生成语法语义有效的测试用例,是一种适用于黑盒场景下的DBMS模糊测试方法。

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