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公开(公告)号：CN117971532A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311546006.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/07 , G06F11/36 , G06F40/30 , G06F16/2453
Abstract: 本发明涉及一种面向模糊测试的语义修复方法，属于模糊测试技术领域。该方法基于测试用例的上下文中的语义信息对测试用例中可能存在的引用错误进行修复，以提高生成的测试用例语义正确的概率，尽量使修复后的测试用例是语义正确的，从而更好地探索DBMS的深层路径。需要注意的是，本方法的语义修复只是尽量使修复后的测试用例是语义正确的，但是受限于语义分析的精确性，无法保证语义修复后的测试用例一定是语义正确的。
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公开(公告)号：CN113132373B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110400119.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种主动干扰策略的Web攻击防御方法，涉及网络安全技术领域。由于WAF等其他防御措施无法完全避免攻击者的Bypass、绕过攻击，所以本发明可以进一步地补充现有的防御措施，除非攻击者关闭网页，否则将一直对其设备进行大量资源的消耗，进而达到防御效果。由于Web服务端仅在向攻击者客户端返回的界面中嵌入了相应的代码，所以对我们自己服务端的消耗可以忽略不计，减少自己的性能消耗。
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公开(公告)号：CN115272793A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210876725.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于GRAN架构的对抗样本攻防性能提升方法，属于人工智能安全技术领域。本发明基于攻防对抗博弈的思想，提出生成修复对抗网络架构GRAN，并基于该架构提出一种对抗样本生成和修复方法。该架构将对抗样本生成和修复放在同一架构下进行研究，并提出了一种对抗样本攻防性能提升方法，通过生成器和修复器对目标模型进行连续的对抗样本攻击和防御，提升对抗样本攻击和防御的能力，最终使目标模型面对对抗样本攻击时更加鲁棒，即可以抵御更强的对抗样本攻击。
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公开(公告)号：CN113420293A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110689833.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/56 , G06F8/53 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的安卓恶意应用检测方法及系统，涉及网络安全技术领域。本发明设计的基于深度学习的安卓恶意应用检测方法及系统可减少传统的基于特征码的恶意应用检测技术在应对新的恶意应用产生情况下处理速度上的不足。通过对包含应用静态信息的文件进行反编译处理，从中提取出可表征应用是否为恶意应用的信息，经过数据预处理后生成特征信息输入矩阵，采用多层卷积神经网络进行训练，优化得到较优的参数，能有效检测出恶意应用。
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公开(公告)号：CN119830292A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411686003.5
申请日：2024-11-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明涉及一种漏洞扫描的效果评估方法、装置及电子设备，属于漏洞扫描技术领域。本发明通过漏洞扫描程序对各目标网络环境进行漏洞扫描时产生的漏洞数据进行预处理，得到各目标网络环境的基础指标的指标值，进而计算出扫描程序对各目标网络环境的漏洞扫描效果评价值，最后基于各目标网络环境对应的漏洞扫描效果评价值，最终确定本次漏洞扫描的效果。这样，通过综合漏洞扫描程序对于各目标网络环境的系统漏洞、服务漏洞、Web漏洞的扫描效果，实现了一次对漏洞扫描威胁的综合评估，使得评估结果更全面、更准确，从而可以为漏洞利用研究人员或安全防御开发人员提供一套合理的漏洞扫描和漏洞威胁的评估方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118116056A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410304549.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种高鲁棒性人脸识别对抗样本生成方法，属于人工智能安全领域。主要技术方案包括：1.初始化算法参数与图像预处理得到当前对抗样本；2.计算输出多样性初始化梯度；3.输出多样性初始化对抗样本；4.针对真实物理世界数据增强；5.计算物理世界下数据增强累积梯度平均；6.当前对抗样本更新，并判断是否满足迭代终止条件；7.对最终对抗样本进行测试，观察不同类别对抗样本实际效果。本发明生成的对抗样本通过同时使用输出多样性初始化及模拟真实物理环境对图像增加对抗扰动，应用梯度高斯平滑、动量梯度及噪声抑制对生成的对抗样本图像进行更新，能够保证生成的对抗扰动隐藏在真实物理环境噪声之中，对抗样本在物理世界下较高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115733676A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211402844.X
申请日：2022-11-09
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L9/40 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种面向高速网络流量的多维特征实时提取方法，属于网络安全技术领域。本发明针对智能网络威胁检测在高速网络环境下多维流量特征实时提取的技术难点，结合阻尼增量统计、草图两种思想，提出了特征增量统计草图ISS架构，并基于该架构提出一种高速网络下流量特征实时提取方法，用于在高负载网络下实时提取多维流量特征。该提取方法具有高速流量处理能力和流量特征实时计算能力，可在高速网络环境下实时提取多维流量特征。
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公开(公告)号：CN113132373A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110400119.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种主动干扰策略的Web攻击防御方法，涉及网络安全技术领域。由于WAF等其他防御措施无法完全避免攻击者的Bypass、绕过攻击，所以本发明可以进一步地补充现有的防御措施，除非攻击者关闭网页，否则将一直对其设备进行大量资源的消耗，进而达到防御效果。由于Web服务端仅在向攻击者客户端返回的界面中嵌入了相应的代码，所以对我们自己服务端的消耗可以忽略不计，减少自己的性能消耗。
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公开(公告)号：CN112926739A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110265382.0
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络模型的网络对抗效能评估方法，涉及网络安全技术领域。本发明构建两级神经网络对抗效能评估模型，避免梳理指标体系内部错综复杂的关系，具有很强的自学习、自组织和适应能力，通过训练样本即能不断动态的学习和训练模型。通过历史样本的积累，对抗效能评估模型将具备更高的准确性。在神经网络的学习中，采用人工智能算法‑布谷鸟算法寻找最优权重，全局搜索能力强、选用参数少、收敛速度极快，使得对抗效能评估模型的构建具备更高的效率性。
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