-
公开(公告)号:CN103544259B
公开(公告)日:2017-01-18
申请号:CN201310484629.3
申请日:2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种分组聚集排序TopK查询处理方法及系统。分组聚集排序TopK查询处理方法包括:接收分组聚集排序TopK查询请求;各分布式数据节点根据所述查询请求,进行本地数据分组聚集,并将自身的分组聚集数据异步传输到集中处理节点;所述集中处理节点采用哈希表结合二叉平衡树的数据结构对各分布式数据节点的分组聚集数据进行数据合并,并采用近似高频项统计算法进行统计,得到聚集排序后的高频项列表;输出所述高频项列表。本发明的分组聚集排序TopK查询处理方法及系统灵活性好,查询效率高,分布式适应性好。
-
公开(公告)号:CN113761912B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202110909793.9
申请日:2021-08-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种对恶意软件归属攻击组织的可解释判定方法及装置,本发明通过提取恶意软件的代码特征和字符串特征来对恶意软件的攻击组织归属进行分析,由于这两种特征综合了恶意软件的静态特征和动态特征,所以本发明的特征更加全面,使用自然语言处理的技术将特征向量化,同时本发明使用模型解释技术将分类器的结果进行解释,使得分类结果更加有说服力,从而有效解决现有技术中不能全面地对恶意软件的攻击组织归属进行分析的问题。
-
公开(公告)号:CN107483455A
公开(公告)日:2017-12-15
申请号:CN201710743088.X
申请日:2017-08-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于流的网络节点异常检测方法和系统,所述方法包括:根据待检测节点的历史网络流量数据,获取稳定通信对象集,所述稳定通信对象集包括稳定通信端口集和稳定通信对端集;根据所述稳定通信对象集和待检测节点的历史网络流量数据,获取多维特征统计阈值;获取待检测节点的实时网络流量数据,根据所述多维特征统计阈值对所述待检测节点进行检测和评价。所述方法和系统能够基于形成网络流数据的网络节点,通过对网络流量特征的细致划分,对其可能遭受网络攻击等异常事件,进行实时检测,检测准确率高。
-
公开(公告)号:CN103516550A
公开(公告)日:2014-01-15
申请号:CN201310455753.7
申请日:2013-09-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模包分类规则集的规则冲突检测方法及系统,所述方法包括:步骤1,接收并解析规则;步骤2,将解析后的规则划分为全前缀规则、非全前缀规则和无前缀规则;步骤3,采用源IP-目的IP双层哈希表HSIP-DIP或目的IP哈希表H*-DIP组织全前缀规则集,并对应在HSIP-DIP或H*-DIP中进行规则的增加、删除或查询;步骤4,采用源IP-目的IP双维Tire树TSIP-TDIP组织非全前缀规则集,并在TSIP-TDIP中进行规则的增加、删除或查询;步骤5,采用链表L*-*组织无前缀规则集,并在L*-*中进行规则的增加、删除或查询;步骤6,遍历HSIP-DIP、H*-DIP、TSIP-TDIP和L*-*中的每一个规则作为被检规则,检测与被检规则冲突的所有规则。本发明解决了现在技术中规则冲突算法存在的不足。
-
公开(公告)号:CN107483455B
公开(公告)日:2020-07-14
申请号:CN201710743088.X
申请日:2017-08-25
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于流的网络节点异常检测方法和系统,所述方法包括:根据待检测节点的历史网络流量数据,获取稳定通信对象集,所述稳定通信对象集包括稳定通信端口集和稳定通信对端集;根据所述稳定通信对象集和待检测节点的历史网络流量数据,获取多维特征统计阈值;获取待检测节点的实时网络流量数据,根据所述多维特征统计阈值对所述待检测节点进行检测和评价。所述方法和系统能够基于形成网络流数据的网络节点,通过对网络流量特征的细致划分,对其可能遭受网络攻击等异常事件,进行实时检测,检测准确率高。
-
公开(公告)号:CN108737408A
公开(公告)日:2018-11-02
申请号:CN201810450719.3
申请日:2018-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种用户网络认证信息提取方法及系统,对特定服务进行保护,首先要学习基础的用户网络认证信息,用户网络认证信息采集分为两种情况,第一种情况是完全在内网的情况下,配置在内网的服务器上;第二种情况是用户可以连接外网,将用户连接外网的网关进行配置,本发明对于不仅对于可访问外网的用户,同时对于仅使用局域网的用户同样可以起到保护的作用。对仅使用局域网的用户,在对应局域网的服务器进行配置,同样可以收集用户的网络认证信息,当访问特定服务时,起到监控的作用。
-
公开(公告)号:CN103544261A
公开(公告)日:2014-01-29
申请号:CN201310484663.0
申请日:2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30336 , G06F17/30321
Abstract: 本发明涉及一种海量结构化日志数据全局索引管理方法,包括以下步骤:在数据存储子系统中在其内部的各个数据节点中建立关于结构化日志数据的局部数据块及索引信息,在全局索引服务器中建立全局索引表;客户端解析用户输入的查询请求,获取目标局部数据块的信息,客户端确认本地是否有全局索引服务器的地址信息,客户端根据包含有目标局部数据块的数据节点的地址信息向数据存储子系统中的相应数据节点发送远程调用请求;数据存储子系统汇总各数据节点的响应数据,将最终查询结果发送给客户端。本发明该方法有效地增加了系统的查询多样性和查询效率,并且提高了系统的可扩展性。
-
公开(公告)号:CN103544259A
公开(公告)日:2014-01-29
申请号:CN201310484629.3
申请日:2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3053
Abstract: 本发明涉及一种分组聚集排序TopK查询处理方法及系统。分组聚集排序TopK查询处理方法包括:接收分组聚集排序TopK查询请求;各分布式数据节点根据所述查询请求,进行本地数据分组聚集,并将自身的分组聚集数据异步传输到集中处理节点;所述集中处理节点采用哈希表结合二叉平衡树的数据结构对各分布式数据节点的分组聚集数据进行数据合并,并采用近似高频项统计算法进行统计,得到聚集排序后的高频项列表;输出所述高频项列表。本发明的分组聚集排序TopK查询处理方法及系统灵活性好,查询效率高,分布式适应性好。
-
公开(公告)号:CN101650730B
公开(公告)日:2012-07-11
申请号:CN200910092805.2
申请日:2009-09-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种数据流中带权值频繁项挖掘方法,数据流中的带权值频繁项动态存储在部分排序的流概要数据结构中;部分排序的流概要数据结构包括多个按开始值顺序排列的桶,桶还包括有由条目通过双向循环链表所构成的组;桶中的条目包括数据项名称、计数器值以及计数器的最大可能误差,条目的计数器值大于所在桶的开始值而小于或等于所在桶的开始值与桶范围系数之和;包括:从所接收到的数据流中依次取出数据项;根据所取出的数据项的名称和权值在部分排序的流概要数据结构中找出合适的桶以及合适的条目,并为所述条目赋值;根据用户的命令按序遍历所述的部分排序的流概要数据结构,所得到的计数器值大于一阈值的条目为所要挖掘的带权值频繁项。
-
公开(公告)号:CN101645778B
公开(公告)日:2012-02-15
申请号:CN200910091792.7
申请日:2009-08-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L9/36
Abstract: 本发明提供了一种网络业务流识别系统,包括:识别插件库,所述识别插件库包括多个识别插件;数据接收单元,用于接收待识别连接的数据包;注册管理单元,用于维护识别插件列表,增加或删除所述识别插件列表中的识别插件项目;以及插件调度及综合识别单元,用于调用各识别插件对所述数据接收单元所提供的数据包进行识别并根据各识别插件的识别结果综合得出当前待识别连接的业务类型。本发明能够识别多种业务类型且易于扩展。
-
-
-
-
-
-
-
-
-