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公开(公告)号：CN111723579A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010553222.1
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种工控协议字段与语义逆向推断方法，包括导入、分类、分析和匹配，本发明结构科学合理，使用安全方便，通过根据报文的源IP地址以及长度对报文进行分类，将具有相同IP地址和长度的报文归为同一集合中，随后对每类集合的报文进行逐字节分析，然后再根据部分语义的特征与字节的特征进行比对，将分析后的报文中匹配到相应的语义的字节为独立的字段，则该字段的语义为对应的语义，从而实现工控协议的字段与语义逆向推断，解决了字段划分的不精确从而导致语义分析失败的问题，且准确地推断出协议的词法和语法，保证分析结果的正确性。
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公开(公告)号：CN111723181A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010553659.5
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的工控协议逆向分析方法，包括导入、初步分析、变异、匹配、合并，通过对工控协议pcap报文样本进行初步分析，掌握工控协议的部分报文格式和状态机，然后再利用该结果与工控机进行交互式主动学习，不断获取新的报文，从而更为准确和完整地推断出协议个词法和语法，且在对协议进行逆向分析时采用了Needleman-Wunsch序列比对算法，该算法通过相似度计分、最优回溯步骤推断协议的格式和状态机，有效保证了分析结果的准确性，同时结合主动学习过程，将响应报文与初步分析结果中的协议格式进行匹配，判断报文是否与这些协议格式相匹配，并根据需求进行反复的匹配，显著提高工控协议逆向的准确性和覆盖度。
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公开(公告)号：CN108600195A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810298559.5
申请日：2018-04-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
IPC: H04L29/06 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的快速工控协议格式逆向推断方法，能快速推断协议的格式和语法，通过增量式的序列比对方法极大地减少协议逆向分析过程中的计算复杂度，从而能在较短时间内推断出协议的格式和语法，并能保持较高的分析准确度，IPRI方法在对协议进行逆向分析时采用了目前国际上较为认可和流行的Needleman-Wunsch序列比对算法，该算法通过相似度计分、最优回溯等步骤能较为准确地推断协议的格式和语法，保证了分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN108449356B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201810300777.8
申请日：2018-04-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多序列比对的在线协议格式推断方法，首先将协议已知部分的内容进行标记，然后对于在线流量采用增量分析的方式，将捕获的流量按照一定的数目进行分组，对于每个分组采用渐进多序列比对提取协议的格式，然后对相邻的分组结果进行分析，如果解析结果不同则对这两个连续分组中的所有分组进行分析，作为结果，直到分析结束。本方法既可满足在线协议分析的时间要求，又能保证协议分析的效果。
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公开(公告)号：CN108449356A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810300777.8
申请日：2018-04-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多序列比对的在线协议格式推断方法，首先将协议已知部分的内容进行标记，然后对于在线流量采用增量分析的方式，将捕获的流量按照一定的数目进行分组，对于每个分组采用渐进多序列比对提取协议的格式，然后对相邻的分组结果进行分析，如果解析结果不同则对这两个连续分组中的所有分组进行分析，作为结果，直到分析结束。本方法既可满足在线协议分析的时间要求，又能保证协议分析的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108600195B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810298559.5
申请日：2018-04-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 南京莱克贝尔信息技术有限公司
IPC: H04L69/22 , H04L69/06 , H04L47/625
Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的快速工控协议格式逆向推断方法，能快速推断协议的格式和语法，通过增量式的序列比对方法极大地减少协议逆向分析过程中的计算复杂度，从而能在较短时间内推断出协议的格式和语法，并能保持较高的分析准确度，IPRI方法在对协议进行逆向分析时采用了目前国际上较为认可和流行的Needleman‑Wunsch序列比对算法，该算法通过相似度计分、最优回溯等步骤能较为准确地推断协议的格式和语法，保证了分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111505415A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010331327.2
申请日：2020-04-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京信联科汇科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种智能电力测控保护装置检测方法及系统，将智能电力测控保护装置的网络功能测试与保护功能测试相结合，在通过测试用例实施网络功能测试的同时，抓住自装置受到网络攻击、至装置自动重启之间的时间间隔，及时联动保护功能测试，检测智能电力测控保护装置保护功能在受到网络攻击后是否失效，实现网络功能与保护功能之间关联性的发现，针对智能电力测控保护装置实现了更加全面的测试，以此评估网络攻击和测试对保护功能的影响。
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公开(公告)号：CN109446812A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201810437295.7
申请日：2018-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式系统固件安全分析方法及系统，其评估步骤为：确定因素集、确定评语集、确定各因素的权重、计算评价指标之间权重的相对大小和综合评判，确定因素集即评价指标体系集合U＝{u1,u2,…,un}。(如在此利用TROMML工具对固件进行分析，固件分析报告中列举出13个主要的漏洞威胁U＝{u1,u2,…,u13})，确定评语集由于每个指标的评价值不同，往往会形成不同的等级。如对安全等级的评价有超高危，高危，中危，低危，安全等。由各种不同决断构成的集合称为评语集。
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公开(公告)号：CN108769140A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810436632.0
申请日：2018-05-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04L67/2842 , G06K9/2054 , G06T1/20 , H04L41/0803 , H04L67/26 , H04L67/30 , H04W4/12
Abstract: 本发明提供一种实时图像文字识别缓存加速系统，包括配置管理服务器、处理结果缓存服务器和若干个图像文字识别处理服务器，上述的三种服务器组成局域网。本发明的有益效果为：通过减少对重复文字图像的处理次数就能够极大的加快整个系统的图像文字识别匹配速度，系统中图像的文字识别匹配的结果保存在了处理结果缓存结构中，在对文字图像进行是否为垃圾彩信的判断时，不是直接采用图像文字识别匹配相关算法，而是先在处理结果缓存结构中查找该图像是否被处理过，在处理结果缓存结构中查找处理结果，要比对图像进行文字识别匹配速度快很多。
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公开(公告)号：CN112861134B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110235618.6
申请日：2021-03-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Abstract: 本公开提供一种基于优化变异策略的漏洞检测检测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取目标应用程序的源代码；对源代码进行编译和插桩，得到源代码的结构中每个分支的内部变量和判断条件，并形成分支‑内部变量映射关系；对目标应用程序的输入变量所包括的各输入字节进行逐字节变动，确定源代码中随变动的所述输入字节发生变化的内部变量，得到输入字节‑内部变量映射关系；基于分支‑内部变量映射关系和输入字节‑内部变量映射关系生成关于输入字节的优化变异策略；基于优化变异策略对源代码进行模糊测试，得到漏洞检测结果。根据本公开，实现了对应用程序的源代码快速漏洞检测，从源头上保证了应用程序的安全，提高了漏洞检测效率。
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