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公开(公告)号:CN108712365B
公开(公告)日:2020-10-27
申请号:CN201810251701.0
申请日:2018-03-26
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于流量日志的DDoS攻击事件检测方法,步骤包括:确定统计周期,在每个统计周期读取海量网络流量日志,统计所有被关注的IP在各统计周期内接收到的网络流量值;将单个统计周期内接收到的流量超过一阈值T1的IP及其对应的流量值存储为流量记录;筛选出当前统计周期内接收到的当前流量超过一阈值T2的IP集合;针对所述IP集合中的每个IP,从所述流量记录中读取其历史流量值,如果有IP的历史流量值不存在或者小于其当前流量值的R倍,则判定该IP遭受DDoS攻击。本发明还提供一种基于流量日志的DDoS攻击事件检测系统。
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公开(公告)号:CN110346117B
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN201910516703.2
申请日:2019-06-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种鱼眼镜头超宽视场下光斑高精度定位方法,包括如下步骤:对于鱼眼镜头成像光斑,检测得到该光斑的光功率;计算不考虑鱼眼镜头畸变的圆形光斑轮廓,根据该圆形光斑轮廓计算考虑鱼眼镜头畸变的畸形光斑轮廓;根据光功率和圆形光斑轮廓,计算不考虑鱼眼镜头畸变的圆形光斑能量分布;根据畸形光斑轮廓和圆形光斑能量分布,计算考虑鱼眼镜头畸变的畸形光斑能量分布;根据畸形光斑能量分布得到畸形光斑的信号强度和噪声强度,再利用改进的质心定位算法对鱼眼镜头超宽视场下光斑进行定位。本方法解决了鱼眼镜头畸变对光斑定位的影响,从而实现超宽视场下激光信号的高精度定位。
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公开(公告)号:CN108494746B
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN201810187959.9
申请日:2018-03-07
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 李明哲 , 涂波 , 刘丙双 , 戴帅夫 , 张建宇 , 李少华 , 闻博 , 梅锋 , 李莉 , 蒋志鹏 , 周模 , 冯婷婷 , 尚秋里 , 张洛什 , 李传海 , 方喆君 , 孙中豪
Abstract: 本发明公开了一种网络端口流量异常检测方法及系统。本方法为:1)对目标数据平台中的通联会话日志流量进行读取并按照源端口号、目的端口号分组汇总,然后统计每个端口的流量指标数据,构成对应端口的流量序列;2)根据每一端口的流量序列,构成该端口的输入向量,输入LSTM网络得到该端口时刻t的流量预测值;将该端口时刻t的流量预测值与观测值进行对比;如果二者偏差大于设定条件,则确定该端口的流量异常;3)根据该端口的近期全部流量日志和预设规则对该端口的流量异常进行定性,判断出该端口的流量异常事件;如果无法判断,则将提取的流量日志输入训练好的机器学习模型对该端口的流量异常进行分类,识别出该端口的流量异常事件。
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公开(公告)号:CN108712365A
公开(公告)日:2018-10-26
申请号:CN201810251701.0
申请日:2018-03-26
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/1458
Abstract: 本发明提供一种基于流量日志的DDoS攻击事件检测方法,步骤包括:确定统计周期,在每个统计周期读取海量网络流量日志,统计所有被关注的IP在各统计周期内接收到的网络流量值;将单个统计周期内接收到的流量超过一阈值T1的IP及其对应的流量值存储为流量记录;筛选出当前统计周期内接收到的当前流量超过一阈值T2的IP集合;针对所述IP集合中的每个IP,从所述流量记录中读取其历史流量值,如果有IP的历史流量值不存在或者小于其当前流量值的R倍,则判定该IP遭受DDoS攻击。本发明还提供一种基于流量日志的DDoS攻击事件检测系统。
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公开(公告)号:CN108629792A
公开(公告)日:2018-10-09
申请号:CN201810246212.6
申请日:2018-03-23
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于背景建模与背景差分的激光目标检测方法和装置。该方法包括以下步骤:1)利用混合高斯背景建模方法和卡尔曼滤波方法,对视频帧序列以及差分反馈信号进行背景建模,得到背景图像;2)将当前视频帧与所述背景图像相减,得到差分图像;3)对所述差分图像进行滤波、去噪等处理以提高信噪比;4)通过光斑定位算法检测所述差分图像中背景干扰下的激光光斑,实现激光目标检测。本发明利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值,将当前帧与背景图像进行差分,实现对运动区域的检测,结合高斯分布以及卡尔曼滤波的背景建模能够很好的模拟实时背景的变化,能够有效地抑制背景噪声干扰,实现对激光信号的捕获。
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公开(公告)号:CN110191103A
公开(公告)日:2019-08-30
申请号:CN201910387482.3
申请日:2019-05-10
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种DGA域名检测方法,包括以下步骤:建立域名白名单数据与DGA域名黑名单数据,基于LSTM对上述域名白名单数据与DGA域名黑名单数据进行训练并构建LSTM模型;利用域名白名单数据与DGA域名黑名单数据,计算域名特征,训练RF/GBDT模型;基于被动域名日志收集每日被动域名解析记录,定义没有对应解析IP的域名为NX域名,利用上述RF/GBDT模型分类出非DGA域名;利用LSTM模型对上述非DGA域名进行DGA预测,根据设定的DGA域名判断阈值,检出疑似DGA域名;对上述疑似DGA域名进一步筛查,找出DGA域名。
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公开(公告)号:CN110191103B
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN201910387482.3
申请日:2019-05-10
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L61/4511
Abstract: 本发明提供一种DGA域名检测方法,包括以下步骤:建立域名白名单数据与DGA域名黑名单数据,基于LSTM对上述域名白名单数据与DGA域名黑名单数据进行训练并构建LSTM模型;利用域名白名单数据与DGA域名黑名单数据,计算域名特征,训练RF/GBDT模型;基于被动域名日志收集每日被动域名解析记录,定义没有对应解析IP的域名为NX域名,利用上述RF/GBDT模型分类出非DGA域名;利用LSTM模型对上述非DGA域名进行DGA预测,根据设定的DGA域名判断阈值,检出疑似DGA域名;对上述疑似DGA域名进一步筛查,找出DGA域名。
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公开(公告)号:CN108494746A
公开(公告)日:2018-09-04
申请号:CN201810187959.9
申请日:2018-03-07
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor: 李明哲 , 涂波 , 刘丙双 , 戴帅夫 , 张建宇 , 李少华 , 闻博 , 梅锋 , 李莉 , 蒋志鹏 , 周模 , 冯婷婷 , 尚秋里 , 张洛什 , 李传海 , 方喆君 , 孙中豪
Abstract: 本发明公开了一种网络端口流量异常检测方法及系统。本方法为:1)对目标数据平台中的通联会话日志流量进行读取并按照源端口号、目的端口号分组汇总,然后统计每个端口的流量指标数据,构成对应端口的流量序列;2)根据每一端口的流量序列,构成该端口的输入向量,输入LSTM网络得到该端口时刻t的流量预测值;将该端口时刻t的流量预测值与观测值进行对比;如果二者偏差大于设定条件,则确定该端口的流量异常;3)根据该端口的近期全部流量日志和预设规则对该端口的流量异常进行定性,判断出该端口的流量异常事件;如果无法判断,则将提取的流量日志输入训练好的机器学习模型对该端口的流量异常进行分类,识别出该端口的流量异常事件。
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公开(公告)号:CN108768917B
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN201810210343.9
申请日:2018-03-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于网络日志的僵尸网络检测方法及系统。该方法通过分析网络日志,捕获符合僵尸网络特征的主机IP,获得僵尸网络成员列表;针对每一个僵尸网络成员进行微观分析,并针对全部僵尸网络成员进行宏观统计分析,获得僵尸网络情报。该系统包括网络探针、僵尸网络检测引擎、规则库和僵尸网络分析情报库。本发明利用大规模通联日志和域名访问日志,可批量发现和追踪僵尸网络活动,从宏观和微观两个层面观察其蔓延态势;本发明只需要连接级别的网络日志,不需要数据包级别的日志,也不需要执行流量还原操作获得载荷特征,有效降低了大规模网络日志的存储开销。
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公开(公告)号:CN110346117A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910516703.2
申请日:2019-06-14
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出了一种鱼眼镜头超宽视场下光斑高精度定位方法,包括如下步骤:对于鱼眼镜头成像光斑,检测得到该光斑的光功率;计算不考虑鱼眼镜头畸变的圆形光斑轮廓,根据该圆形光斑轮廓计算考虑鱼眼镜头畸变的畸形光斑轮廓;根据光功率和圆形光斑轮廓,计算不考虑鱼眼镜头畸变的圆形光斑能量分布;根据畸形光斑轮廓和圆形光斑能量分布,计算考虑鱼眼镜头畸变的畸形光斑能量分布;根据畸形光斑能量分布得到畸形光斑的信号强度和噪声强度,再利用改进的质心定位算法对鱼眼镜头超宽视场下光斑进行定位。本方法解决了鱼眼镜头畸变对光斑定位的影响,从而实现超宽视场下激光信号的高精度定位。
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