一种基于多级策略的自适应边界异常检测方法

    公开(公告)号:CN105471854B

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201510796835.7

    申请日:2015-11-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于多级策略的自适应边界异常检测方法,包括:以正常运行状态下各时间段网络流量的峰值和谷值为采集依据,获取设备的日志信息和网络流数据;根据网络流数据的报文类型,构建网络流数据的指标正常运行状态下的基准线,并判断网络流数据是否存在异常;将存在异常的网络流数据和其对应的日志信息采用HASH算法进行存储;构建正常网络行为库和异常网络行为库,并对存在异常的网络流数据进行匹配;采用BP神经网络方法对无法匹配的网络流数据进行分析,对该网络流数据的网络行为进行判断并存储至相应行为库;本发明提供的方法,采用层层递进的判别方式,实现对边界异常行为的检测,降低异常检测的误报率和漏报率。

    一种基于多级策略的自适应边界异常检测方法

    公开(公告)号:CN105471854A

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201510796835.7

    申请日:2015-11-18

    CPC classification number: H04L63/1425

    Abstract: 本发明涉及一种基于多级策略的自适应边界异常检测方法,包括:以正常运行状态下各时间段网络流量的峰值和谷值为采集依据,获取设备的日志信息和网络流数据;根据网络流数据的报文类型,构建网络流数据的指标正常运行状态下的基准线,并判断网络流数据是否存在异常;将存在异常的网络流数据和其对应的日志信息采用HASH算法进行存储;构建正常网络行为库和异常网络行为库,并对存在异常的网络流数据进行匹配;采用BP神经网络方法对无法匹配的网络流数据进行分析,对该网络流数据的网络行为进行判断并存储至相应行为库;本发明提供的方法,采用层层递进的判别方式,实现对边界异常行为的检测,降低异常检测的误报率和漏报率。

    一种智能电网移动终端动态授权系统

    公开(公告)号:CN106713234A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201510781847.2

    申请日:2015-11-13

    CPC classification number: H04L63/10 H04L63/0892 H04L63/1416 H04L63/20

    Abstract: 本发明涉及一种智能电网移动终端动态授权系统,由移动终端和服务器端组成,所述移动终端包括:权限请求模块、信息采集模块和策略执行模块,所述服务器端包括:动态检测模块、风险评估模块和权限判定模块;所述权限请求模块与所述动态检测模块连接,所述动态检测模块与所述信息采集模块连接,所述信息采集模块与所述风险评估模块连接,所述风险评估模块与所述权限判定模块连接,所述权限判定模块与所述策略执行模块连接;本发明提供一种智能电网移动终端动态授权系统,能够从整个系统全局的风险状况及变化趋势来动态调整终端授权策略,提升移动办公终端接入内网的安全性。

    一种海量数据环境下负载均衡方法及系统

    公开(公告)号:CN106161552A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201510181079.7

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明提供了一种海量数据环境下负载均衡方法和系统,方法包括:I、云服务器接收服务请求并自动生成相应任务的代理模块,分析所述任务代理模块并传送给整合模块;II、所述整合模块预处理数据包,并将处理后的数据存储在共享知识库中;III、调度管理模块进行任务分类,并调度负载均衡策略;IV、执行代理模块接收所述调度管理模块下发的任务指令,并根据所述负载均衡调度策略和各服务器的负载信息将任务分配到合适的云服务器节点上进行处理。该方法和系统通过引入请求任务识别与分类思想,结合Agent技术,实现了集群任务的自动识别及分类处理,提高了集群系统的运行效率,也明显提高了云计算虚拟节点集群系统的整体性能。

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