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[发明专利]一种基于网络节点表征的未知设备识别方法及系统-CN202210785308.6有效
发明人：孙琦;路冰;刘长秋;邹斯达 -专利权人：中孚信息股份有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L43/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于网络节点表征的未知设备识别方法及系统，包括：获取未知设备的网络数据，对网络数据构建网络节点初始表征和网络节点连接图；对网络节点连接图和网络节点初始表征进行社群探测，对得到的社群进行编码；对网络数据进行网络节点PR值和网络节点出入度的计算；将编码后的社群、网络节点PR值和网络节点出入度与网络节点初始表征进行特征融合，得到网络节点表征；根据网络节点表征对未知设备进行识别，得到设备类型。对流量日志等网络数据，挖掘网络节点间的共现关系，结合社群探测方法为网络节点表征增加社群信息，同时引入网络节点PR值和网络节点出入度作为网络节点嵌入的额外特征，实现对大规模复杂网络中未知设备识别。
一种基于网络节点表征未知设备识别方法系统

[发明专利]一种基于流量数据的网络爬虫行为检测方法及系统-CN202111155257.0有效
发明人：刘洋洋;路冰;韦文峰;邹斯达;娄爱涛 -专利权人：中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司;南京中孚信息技术有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于流量数据的网络爬虫行为检测方法及系统，所述方法包括：从流量数据中提取关键信息字段；统计当前用户的HTTP/HTTPS访问频次，根据HTTP/HTTPS访问频次判断是否存在疑似网络爬虫行为；计算固定窗口内的平均响应时间和相邻页面时间间隔，根据计算结果判断是否存在疑似网络爬虫行为；计算访问资源静态占比，并判断用户代理信息中是否包含敏感字段，根据计算结果和判断结果确定当前用户是否存在网络爬虫行为。本发明能够快速有效的检测出内网中的爬虫行为，保障内网数据安全。
一种基于流量数据网络爬虫行为检测方法系统

[发明专利]一种基于行为聚合特征的异常用户检测方法、终端及存储介质-CN202011347823.3有效
发明人：李兴国;邹斯达;苗功勋;路冰;孙宁 -专利权人：中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司;南京中孚信息技术有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明提供一种基于行为聚合特征的异常用户检测方法、终端及存储介质，获取预设时间段内的用户行为信息；基于访问地址信息将用户预设时间段内的特征属性进行聚合；将每个用户的矩阵配置成一行向量；分别计算任意两个用户之间的相关系数，作为行为相似度；查找相似度最大的两个用户，聚成一类；计算所述类与其他用户之间的相似度，并更新聚成一类用户的相似度矩阵，然后重复迭代计算；重复迭代计算达到预先设定的阈值之后，停止聚类过程，此时脱离内网群组的用户被认定为具有异常行为。这样，本发明降低了异常检测的误报率。可以识别掩藏在群组内部的异常用，保障数据信息的安全性。
一种基于行为聚合特征异常用户检测方法终端存储介质

[发明专利]一种基于日志因果溯源的数据窃取检测方法、系统及设备-CN202210850109.9有效
发明人： 邹斯达;郑传义;卢延科;翟永吉 -专利权人：中孚安全技术有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于日志因果溯源的数据窃取检测方法、系统及设备，主要涉及数据窃取检测技术领域，用以解决现有的数据被窃取检测方法缺少因果语义，检测准确率低等问题。包括：通过终端统一日志平台获得预处理日志；通过计算引擎将预处理日志抽象为初始依赖图；其中，依赖图包括操作关系；基于操作关系对应的整体关系占比值和实体节点占比值，确定各个操作关系对应的优先度得分；以获得最终依赖图；获得最终依赖图对应的隐式行为序列；将隐式行为序列与预设数据窃取行为对应的隐式行为调用链进行对比，以确定是否存在数据窃取行为。本申请通过上述方法实现了数据窃取行为的有效检测，大大缩减了安全运营工作量。
一种基于日志因果溯源数据窃取检测方法系统设备

[发明专利]一种基于流量数据的端口扫描识别方法、系统及装置-CN202111603496.8在审
发明人：刘洋洋;路冰;孟维英;孙宁;邹斯达 -专利权人：中孚信息股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于流量数据的端口扫描识别方法、系统及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：将具有扫描行为的流量数据以每十分钟划分一个时间窗口；在同一时间窗口内，聚合同一源ip地址下目的ip与目的端口相同的数据；判断任一源ip地址的访问数据是否小于预设阈值；并统计此源ip地址的访问信息和相应的目的ip地址的访问信息，作为输入信息；分别通过Snort检测方法、比值计算法、频率计算法计算输入信息并进行集成，得到源ip地址的最终检测分数；判断源ip地址的最终检测分数是否大于判定值；若是，则认定此源ip地址存在端口扫描行为。本发明能够更准确的发现执行扫描操作的主机，将恶意攻击带来的不利后果降至最低。
一种基于流量数据端口扫描识别方法系统装置

[发明专利]一种基于FM的IP首次访问检测方法、系统及设备-CN202111615931.9有效
发明人：苗功勋;刘洋洋;娄爱涛;路冰;邹斯达 -专利权人：中孚信息股份有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于FM的IP首次访问检测方法、系统及设备，主要涉及访问检测技术领域，用以解决现有的检测首次访问方法误报率较高的技术问题。方法包括：根据若干历史流量访问日志中的源IP、目的IP，确定源IP与目的IP之间的访问频次；获得训练好的预设FM算法；根据训练好的预设FM算法以及预设网格搜索算法，获得源IP与目的IP之间的参数列表；其中，列表中包括源IP与目的IP之间访问概率；获取源IP的实际访问目的IP，当实际访问目的IP在参数列表中对应的首次访问概率小于预设访问概率时，认定源IP存在首次访问行为。本申请通过上述方法降低了首次检测的误报率。
一种基于 fm ip 首次访问检测方法系统设备

[发明专利]一种基于内网日志行为图的数据挖掘方法及系统-CN202111674940.5在审
发明人：刘洋洋;路冰;王光波;邹斯达 -专利权人：中孚信息股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于内网日志行为图的数据挖掘方法及系统，涉及数据挖掘技术领域。所述方法包括以下步骤：获取内网日志信息并进行解析，提取其中的主体、客体以及主体对客体的行为；基于所述主体、客体以及主体对客体的行为，构建行为图；其中，所述行为图的节点表示主体或客体，连边表示主体对客体的行为，连边的方向为主体指向客体；基于所述行为图，对主体行为、不同主体之间关系、不同客体之间关系、行为与行为之间关系，或内网日志之间关系进行挖掘。本发明通过图对内网行为统一进行有效的刻画，能够有效地对不同日志和实体行为之间的关联进行挖掘。
一种基于日志行为数据挖掘方法系统

[发明专利]一种基于标签计算的内网主机威胁预测方法及系统-CN202111160277.7在审
发明人：苗功勋;路冰;刘洋洋;邹斯达;孙宁 -专利权人：中孚安全技术有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于标签计算的内网主机威胁预测方法及系统，所述方法包含：从标签库中读取预设时间段内的所有标签记录；按照主机实体和标签类型来对数据进行聚合统计处理聚合之后的数据，按照预设公式分别对所有备案资产进行计算并输出一个可能性的量化结果；最后，总结计算结果，对威胁发生可能性进行评估与比较，然后生成报告为后续防护进行指导。本发明通过对积累的标签进行分析来实现内网主机的威胁预测，为内网安全领域的风险评估模型提供新的解决思路。
一种基于标签计算主机威胁预测方法系统

[发明专利]一种基于权重计算的内网用户行为分析方法及系统-CN202110729919.4在审
发明人：孙强;刘洋洋;路冰;邹斯达;孙宁 -专利权人：中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;南京中孚信息技术有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于权重计算的内网用户行为分析方法及系统，获取内网用户预设时间段内所有行为信息；对所述行为信息进行分析和匹配，为相应的用户和和实体打上标签，并进行聚合，形成多条用户行为序列；基于用户行为序列，利用TF‑IDF算法，计算每个用户所对应的高权重标签；对每个用户的高权重标签进行监控分析，确定其风险行为。本发明能够准确的进行用户画像，有针对性地防控重要行为风险。
一种基于权重计算用户行为分析方法系统

[发明专利]一种用户行为序列异常检测方法、终端及存储介质-CN202011350875.6在审
发明人： 邹斯达;李兴国;苗功勋;路冰;孙宁 -专利权人：中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司;南京中孚信息技术有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种用户行为序列异常检测方法、终端及存储介质，获取预设时间段用户行为信息；将特征属性进行聚合顺序；将用户预设时间段内的行为配置成行向量，再形成行为行向量时间序列；提取任意两个用户的行为行向量时间序列，计算相关系数，并判断向量相似度；采用动态规整算法查找两个用户的行为行向量时间序列的最优距离；计算所有用户之间的距离平均值和标准差；如有用户与其他用户间的距离大于平均值的+3倍标准差，则判断所述用户为异常用户。本发明可以分析用户行为细节，克服用户由于未有连续行为造成无法生成特征矩阵，序列长度不一致的问题，降低异常检测的误报率。使得可以识别掩藏在群组内部的异常行为，保障数据信息的安全性。
一种用户行为序列异常检测方法终端存储介质

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