基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN108898015A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810666533.1

    申请日:2018-06-26

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法,检测系统包括应用层网关、检测模块、判定与操作模块、样本数据库、更新模块,检测模块包含一个混合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的检测模型。初始化后的检测模块用于对应用层数据包进行攻击性判定,过滤高于阈值的数据包并将数据包放入恶意样本数据库,同时对阈值下的数据包不作处理。更新模块使用样本数据库中的恶意样本和正常样本按一定比例训练新的模型,并且实时更新检测模块中的检测模型。本发明对应用层的攻击方法采取普适的检测方法,具有高检测率,低误判率的特点。同时,侵检测系统具有动态更新模型的特点,对未知的零日攻击有很好的过滤效果。

    基于优化共识算法的视频及相关信息轻量级可信上链方法

    公开(公告)号:CN116614519A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310583642.8

    申请日:2023-05-23

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于优化共识算法的视频及相关信息轻量级可信上链方法,该方法包括下述步骤:将视频以及相关属性信息序列化为JSON文档,将JSON文档通过Hash算法计算视频以及相关信息的Hash,得到内容摘要,将JSON文档上传到IPFS生成内容寻址;将内容摘要和内容寻址作为区块链事务,由区块链中各节点验证,进行共识,通过智能合约上链;确定节点角色类型,构建置信度评价机制,根据节点的共识行为执行奖惩机制定期更新置信度,构建节点选举算法,区块链中各个节点将经过共识的事务存储到自己的账本中,完成轻量级信息可信上链过程。本发明优化了存储空间,减少了共识协议中的广播次数,提升了共识效率。

    一种基于区块链技术的机动车违章管理系统建设方法

    公开(公告)号:CN108614683A

    公开(公告)日:2018-10-02

    申请号:CN201810322156.X

    申请日:2018-04-11

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的机动车违章管理系统建设方法,将机动车违章登记,违章缴费等过程以智能合约的形式写入区块链,使相关政府部门无需再依赖于一个中心化的服务器来管理机动车的违章信息,避免了中心化服务器常见的单点故障问题,并且存入区块链中的数据具有不可篡改性及可追溯性,可以防止非法篡改。另外,驾驶员的身份证,驾照等一系列涉及个人隐私的信息利用ABE加密算法进行有效保护。基于本发明,不仅可以避免单点故障引起的数据丢失,降低系统维护成本,而且能够防止违章记录被非法篡改。

    基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN108898015B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201810666533.1

    申请日:2018-06-26

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的应用层动态入侵检测系统及检测方法,检测系统包括应用层网关、检测模块、判定与操作模块、样本数据库、更新模块,检测模块包含一个混合了卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络的检测模型。初始化后的检测模块用于对应用层数据包进行攻击性判定,过滤高于阈值的数据包并将数据包放入恶意样本数据库,同时对阈值下的数据包不作处理。更新模块使用样本数据库中的恶意样本和正常样本按一定比例训练新的模型,并且实时更新检测模块中的检测模型。本发明对应用层的攻击方法采取普适的检测方法,具有高检测率,低误判率的特点。同时,入侵检测系统具有动态更新模型的特点,对未知的零日攻击有很好的过滤效果。

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