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]一种基于API序列原型的可解释恶意软件检测方法-CN202310931716.2在审
  • 吕明琪;何功勋;朱添田;陈铁明 - 浙江工业大学
  • 2023-07-27 - 2023-10-24 - G06F21/56
  • 本发明涉及恶意软件检测领域,具体涉及一种基于API序列原型的可解释恶意软件检测方法。采集软件样本训练集中每个软件运行过程中的API序列,从API序列集中挖掘出API序列模式集;对API序列模式集进行聚类,得到API序列模式聚类,并将每个API序列模式聚类的中心作为API序列模式聚类的API序列原型;利用API序列原型将API序列集中的每个API序列转换成原型序列,训练得到恶意软件分类模型;取注意力权重最高的若干个API序列原型为解释判断为恶意软件的原因。本发明通过序列挖掘算法和聚类算法挖掘出API序列原型,将其输入到LSTM‑注意力网络模型中,能获得较高的分类准确率,并能对分类结果进行解释。
  • 一种基于api序列原型可解释恶意软件检测方法
  • [发明专利]一种基于生成对抗网络的恶意流量规避检测方法-CN202310852424.X在审
  • 吕明琪;陈浩然;陈铁明;朱添田 - 浙江工业大学
  • 2023-07-12 - 2023-09-05 - H04L9/40
  • 本发明属于网络安全和生成对抗技术领域,具体涉及一种基于生成对抗网络的恶意流量规避检测方法,包括如下步骤:抓取网络流量数据,抽取网络流量特征,对数据进行预处理,提取功能性特征;构建包括有生成器、判别器和黑盒入侵检测系统的基于GAN的入侵检测模型,定义模型并随机初始化模型参数,对初始化后的模型进行对抗生成训练;根据分类结果重复训练基于GAN的入侵检测模型,采用训练好的基于GAN的入侵检测模型生成对抗样本,降低恶意流量检测率;用训练好的黑盒入侵检测系统检测待检测网络流量。该方法的优势在于:通过对不同攻击类型的对抗样本单独扰动降低了黑盒入侵检测系统的检测率,对不同攻击类型的对抗样本的扰动更加有效。
  • 一种基于生成对抗网络恶意流量规避检测方法
  • [发明专利]一种基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法-CN202310333802.3在审
  • 陈铁明;王伟强;朱添田;吕明琪 - 浙江工业大学
  • 2023-03-31 - 2023-08-18 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法,包括:捕获流量数据并进行预处理;提取流量数据中的有效数据;将有效数据输入至CNN模型中得到输出矩阵output11;将有效数据输入至LSTM模型中得到输出矩阵output12;根据输出矩阵output11和输出矩阵output12得到输出矩阵output1;提取流量数据的特征参数形成流量通信行为序列;基于动态偏置对流量通信行为序列进行划分,得到若干子序列;根据特征参数,构建每一子序列对应的通信行为图;将通信行为图输入GCN模型,得到输出矩阵output2;融合输出矩阵output1和输出矩阵output2进行分类,得到网络检测结果。本发明具有较高的检测能力。
  • 一种基于多模态融合联网僵尸网络检测方法

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