公开(公告)号：CN111414618A

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN202010181038.9

申请日：2020-03-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  何辉 ,  郭文忠 ,  董旭东 ,  刘西蒙 ,  杨旸

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明涉及一种基于海明距离的数字型微流控生物芯片现场级硬件木马检测方法，获取存储于数字型微流控生物芯片平台中的生化协议；假设恶意的第三方遭到篡改，给定两个字符串，一个是厂家售卖的黄金驱动序列和一串现场级实施的驱动序列，接着从开始直到反应结束，进入每一次时间步骤的循环利用差异计算其海明距离；而且在每一步循环中，利用已算出的海明距离判断是否大于0，求得关键值，即是否遭受到了篡改。一旦检测到现场级硬件木马，则立刻停止运行，避免错误越来越大。经过反馈处理，继续循环执行程序。本发明花费低、不需要特殊的检测设备以及不受噪声的影响。

公开(公告)号：CN111224998A

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN202010069439.5

申请日：2020-01-21

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  董旭东 ,  郭文忠 ,  程烨 ,  何辉 ,  杨旸

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的僵尸网络识别方法，首先，采集得到各种特征的僵尸网络数据集；采用K折交叉验证方法，将僵尸网络特征数据集划分为训练数据集和验证数据集；接着，将训练数据集和验证数据集输入极限学习机分类器进行训练，得到初始僵尸网络检测模型；然后，将测试数据集输入到僵尸网络模型中，并根据混淆矩阵对测试结果进行统计并计算得到四个指标；步骤S5：若四个指标的平均结果偏低，则对僵尸网络检测模型进行参数调整优化；最后，将待检测的网络流量数据进行数据预处理得到符合模型输入的数据集，并将数据集输入到僵尸网络检测模型中，判定该网络流量中是否包含僵尸网络。本发明可大大提高僵尸网络的检测效率。

公开(公告)号：CN111414618B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202010181038.9

申请日：2020-03-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  何辉 ,  郭文忠 ,  董旭东 ,  刘西蒙 ,  杨旸

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明涉及一种基于海明距离的数字型微流控生物芯片现场级硬件木马检测方法，获取存储于数字型微流控生物芯片平台中的生化协议；假设恶意的第三方遭到篡改，给定两个字符串，一个是厂家售卖的黄金驱动序列和一串现场级实施的驱动序列，接着从开始直到反应结束，进入每一次时间步骤的循环利用差异计算其海明距离；而且在每一步循环中，利用已算出的海明距离判断是否大于0，求得关键值，即是否遭受到了篡改。一旦检测到现场级硬件木马，则立刻停止运行，避免错误越来越大。经过反馈处理，继续循环执行程序。本发明花费低、不需要特殊的检测设备以及不受噪声的影响。

公开(公告)号：CN111224998B

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010069439.5

申请日：2020-01-21

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  董旭东 ,  郭文忠 ,  程烨 ,  何辉 ,  杨旸

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的僵尸网络识别方法，首先，采集得到各种特征的僵尸网络数据集；采用K折交叉验证方法，将僵尸网络特征数据集划分为训练数据集和验证数据集；接着，将训练数据集和验证数据集输入极限学习机分类器进行训练，得到初始僵尸网络检测模型；然后，将测试数据集输入到僵尸网络模型中，并根据混淆矩阵对测试结果进行统计并计算得到四个指标；步骤S5：若四个指标的平均结果偏低，则对僵尸网络检测模型进行参数调整优化；最后，将待检测的网络流量数据进行数据预处理得到符合模型输入的数据集，并将数据集输入到僵尸网络检测模型中，判定该网络流量中是否包含僵尸网络。本发明可大大提高僵尸网络的检测效率。