专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于可编程网络的动态访问控制方法及系统-CN202310824853.6在审
  • 刘颖;张维庭;张宇阳;董平;韩旭;周华春 - 北京交通大学
  • 2023-07-06 - 2023-10-03 - H04L9/40
  • 本发明提供一种基于可编程网络的动态访问控制方法及系统,属于网络通信技术领域,设计访问请求信号格式,用户主动发送嵌入自身上下文信息的请求信号以申请访问权限;其次,在数据平面增强对访问客体产生的访问流量的感知分析能力,实现精准授权决策;最后,设计知识库记录信任引擎中的用户上下文信息,在控制平面基于最小授权原则使用机器学习算法设置信任引擎,对访问请求进行持续评估。本发明通过采用用户自定义请求信号、数据平面感知授权以及控制平面动态评估三方面信息共享、需求传递、协同适配的工作模式,解决了传统网络安全架构的固有缺陷以及现有基于流量访问控制缺乏后续行为监测和动态性、实时性不足的问题;弥补了传统网络架构遭受入侵就会在网络中横向移动的缺陷,提高了网络在不同场景下的资源访问安全保障能力。
  • 基于可编程网络动态访问控制方法系统
  • [发明专利]面向地址欺骗的混合攻击溯源方法及系统-CN202310732358.2在审
  • 刘颖;张维庭;汪润虎;董平;张宇阳;周华春 - 北京交通大学
  • 2023-06-20 - 2023-08-22 - H04L9/40
  • 本发明提供一种面向地址欺骗的混合攻击溯源方法及系统,属于互联网通信安全技术领域,使用每个交换机对应的全局唯一的编号和转发端口对攻击者发出的数据包进行标记,并使用可选字段来存储攻击路径信息,使用标识字段和分片字段来存储标记攻击源位置信息,将攻击路径信息与攻击源位置信息标记插入数据包;当检测到DDoS时,根据提取并汇总收集到的具有不同标记信息的数据包,进行攻击溯源,得到攻击路径和攻击源地址。本发明能有效还原攻击者的攻击路径和身份位置;攻击路径重构所需的数据包数量少,计算开销小;可避免交换机的重复标记,不会覆盖上游路由器的标记信息;选用路径记录的溯源方式,溯源速度快;无需暴露网络拓扑结构即可降低带宽要求。
  • 面向地址欺骗混合攻击溯源方法系统
  • [发明专利]基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置-CN202210711457.8有效
  • 周华春;殷紫玮;李坤;李曼;王玮琳;刘欧阳 - 北京交通大学
  • 2022-06-22 - 2023-04-14 - H04L9/40
  • 本发明提供基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置,属于网络安全检测技术领域,利用区块链进行联邦学习参与方注册和初始信誉设定,等待并处理任务申请;申请通过后分别对本地联邦学习数据集进行预处理,利用预处理后的本地数据集对机器学习或深度学习方法进行训练,得到本地模型;将本地模型参数加密上传至聚合服务器生成全局模型,迭代训练生成最终全局模型;将任务的相关信息上传至区块链进行审计,利用智能合约计算综合信誉值并对参与方的信誉进行更新。本发明根据参与方的交互状态、数据状态和资源状态来计算参与方的综合信誉,在可信条件下联合多域训练DDoS检测模型,使每个域学习到所有域的DDoS攻击知识,提高了每个域对DDoS攻击的检测能力。
  • 基于可信联邦学习ddos攻击检测方法装置
  • [发明专利]物联网场景下的用户访问行为管控系统和方法-CN202210647830.8有效
  • 周华春;宋昊翔;涂哲;杨雨铮;李曼 - 北京交通大学
  • 2022-06-09 - 2023-04-07 - H04L9/40
  • 本发明提供物联网场景下的用户访问行为管控系统和方法,属于网络信息安全技术领域,访问控制模块对用户访问物联网设备数据资源的请求进行决策和记录;身份与位置分离模块为LISP核心网中的数据包提供报文解封装和路由转发服务;安全反馈模块实时检测LISP网络中的恶意通信流量,利用模块间接口定位恶意通信用户、反馈恶意用户信息,并禁止各模块继续为恶意用户提供服务。本发明可满足物联网场景下的访问控制需求;能够持续监视访问控制的后续通信过程,根据通信行为动态的进行防御和响应,保障物联网设备产生的数据资源的安全;能够为用户访问物联网资源提供跨域的、身份与位置分离的网络场景,减小因传统互联网IP地址的“二义性”引发的安全风险。
  • 联网场景用户访问行为系统方法
  • [实用新型]一种有机垃圾尾气处理设备-CN202120907235.4有效
  • 康永松;周华春 - 厦门康浩科技有限公司
  • 2021-04-28 - 2023-03-07 - B01D47/06
  • 本实用新型公开了一种有机垃圾尾气处理设备,包括垃圾处理箱、与垃圾处理箱的出风口连通的尾气处理水箱、与尾气处理水箱连接的排水管和排气管、与排气管连通的喷淋塔、与喷淋塔连通的水箱、将水箱内的水输入喷淋塔内的水泵以及与喷淋塔、水箱及排水管连通的排水口,所述垃圾处理箱的进风口连接一换气装置,所述尾气处理水箱的出气孔连接一鼓风装置,该鼓风装置将尾气处理水箱内尾气通过排气管导出,所述排气管与排水管连通。本实用新型的有机垃圾尾气处理设备整体结构简单,尾气处理效果好,很好的满足了厨余垃圾处理过程中对尾气高效处理的要求。
  • 一种有机垃圾尾气处理设备
  • [发明专利]一种基于物联网的楼宇照明系统及方法-CN202010889535.4有效
  • 周华春;陈良;易国键 - 重庆电子工程职业学院
  • 2020-08-28 - 2022-09-27 - H05B47/105
  • 本发明涉及照明控制系统技术领域,具体公开了一种基于物联网的楼宇照明系统及方法,包括中央处理模块和照明子系统,照明子系统的控制模块通过局域网与中央处理模块通讯连接,声源采集模块用于采集照明单元所处位置的声音信息;声源感应模块用于检测声音信息,若检测到声音信息达到预设音量时,将声音信息和照明单元的位置信息发送给中央处理模块;感应模块用于采集照明单元所处位置的亮度信息,以及通过红外感应人到照明单元的距离信息;中央处理模块用于根据接收到的声音信息、距离信息和亮度信息,按照预设照明规则生成控制指令,并根据位置信息将控制指令发送给对应的控制模块。采用本发明的技术方案能智能控制照明单元的开闭。
  • 一种基于联网楼宇照明系统方法
  • [发明专利]一种可检测多种类应用层DDoS攻击的方法和装置-CN202110505288.8有效
  • 周华春;李颖之;李坤;杨天奇;李丽娟;沈琦 - 北京交通大学
  • 2021-05-10 - 2022-07-01 - H04L9/40
  • 本发明提供了一种可检测多种类应用层DDoS攻击的方法和装置。该装置包括:特征生成模块生成适合多种类应用层DDoS攻击的有效特征信息,将有效特征信息传输给离线训练模块;离线训练模块根据有效特征信息训练得到多种类应用层DDoS攻击检测模型,利用检测样本集对多种类应用层DDoS攻击检测模型进行训练和验证;在线检测模块部署训练好的多种类应用层DDoS攻击检测模型,利用多种类应用层DDoS攻击检测模型实时检测流经网络流量,输出流经网络流量的应用层DDoS攻击检测结果。本发明可对包括HTTP‑Flood攻击、HTTP‑Get攻击、HTTP‑Post攻击以及CC攻击等多种应用层DDoS攻击进行检测,可以提高应用层DDoS攻击检测准确率,降低恶意流量。
  • 一种检测多种应用ddos攻击方法装置
  • [发明专利]一种基于机器学习和特征选择的DRDoS攻击检测方法-CN202110534719.3有效
  • 周华春;杨天奇;王玮琳;李丽娟;李颖之;沈琦 - 北京交通大学
  • 2021-05-17 - 2022-07-01 - H04L9/40
  • 本发明提供了一种基于机器学习和特征选择的DRDoS攻击检测方法。该方法包括:通过网络数据采集分析工具定期收集网络入口的数据包头信息;根据数据包头信息中的五元组将收集的数据包划分为不同的网络流,提取各个网络流的流特征建立数据集;使用攻击原理分析、特征重要性排名和特征分布对所述流特征数据集中的网络流特征进行特征筛选,得到关键特征;利用所述流特征数据集和所述关键特征对XGBoost模型进行调参训练,得到检测性能指标最好的XGBoost模型;利用训练好的XGBoost模型对待检测网络的入口流量数据进行在线检测,输出流量的检测分类结果。本发明利用XGBoost来学习DRDoS攻击的行为,可以识别出网络中的多种类型的DRDoS攻击,降低网络中的恶意流量。
  • 一种基于机器学习特征选择drdos攻击检测方法
  • [发明专利]一种多分类的僵尸网络检测装置-CN202110499928.9有效
  • 周华春;沈琦;李曼;杨天奇;李颖之;李丽娟 - 北京交通大学
  • 2021-05-08 - 2022-06-03 - H04L9/40
  • 本发明提供了一种多分类的僵尸网络检测装置。包括:数据收集模块通过网络流量收集工具收集僵尸网络流量数据;数据处理模块根据僵尸网络流量数据聚合得到体现各种僵尸网络行为特征的双向数据流;数据分析模块对正常流量和体现各种僵尸网络行为特征的双向数据流进行分析,得到僵尸网络特征数据集和典型僵尸网络特征;离线训练模块利用僵尸网络特征数据集和所述典型僵尸网络特征离线训练神经网络模型,得到多分类僵尸网络检测模型;在线检测模块在网络入口处部署多分类僵尸网络检测模型,对网络数据流进行在线检测,当检测出僵尸网络特征后,发出预警。本发明通过使用集成学习技术,有效地混合多种检测技术,准确地检测多种僵尸网络类型。
  • 一种分类僵尸网络检测装置
  • [发明专利]基于网络安全恶意行为知识库的网络攻击检测装置和方法-CN202110872779.6有效
  • 周华春;李坤;刘飞扬;王玮琳;涂哲;李曼 - 北京交通大学
  • 2021-07-30 - 2022-06-03 - H04L9/40
  • 本发明提供了一种基于网络安全恶意行为知识库的网络攻击检测装置和方法。该装置包括:图谱构建模块根据预设网络安全的实体和实体间关系,基于原始数据构建包括流量行为知识图谱、恶意行为特征图谱、实体行为感知图谱和恶意行为溯源图谱的网络安全恶意行为知识库;数据收集模块收集多源异构网络安全数据,提取DDoS攻击流特征;行为推理模块基于网络安全恶意行为知识库进行感知和推理,获取DDoS攻击相关信息;知识反馈模块将DDoS攻击相关信息反馈给后续的检测处理过程。本发明装置能够自动完成网络安全恶意行为知识库的知识收集、构建、推理、反馈以及分布式传输过程,安全性高和可扩展性强,从而有效地利用网络安全恶意行为知识库进行DDoS攻击检测。
  • 基于网络安全恶意行为知识库网络攻击检测装置方法

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