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SDN实现网络蠕虫集中防控的方法和装置-CN201610230001.4在审
  • 曾帅;姚永安;刘一流;苗玉良;赵国锋;唐红 - 重庆邮电大学
  • 2016-04-13 - 2016-09-07 - H04L29/06
  • 本发明请求保护一种基于SDN实现网络蠕虫集中防控的方法和装置,防控包括用户界面模块、网络蠕虫预防控制中心和网络蠕虫免疫模块。其中,1)网络蠕虫预防控制中心负责实时的更新蠕虫特征数据库的数据,以及网络蠕虫特征数据的下发工作;2)网络蠕虫免疫模块根据下发的网络蠕虫特征数据,利用SDN思想,将进出局域网并符合网络蠕虫传播端口信息的流量重定向至网络蠕虫检测模块进行详细鉴别和处理本发明意于利用SDN的思想对局域网中的蠕虫传播起到集中式免疫监视、防御和控制作用,在网络蠕虫蔓延之前,在局域网的网络流量进出的关键节点处进行网络流量的过滤和清洗,从而防止网络蠕虫在各局域网间的大规模传播
  • 一种基于sdn实现网络蠕虫集中方法装置
  • [发明专利]一种蠕虫特征自动提取的方法及系统-CN201310473701.2有效
  • 郭薇;周翰逊;张国栋;贾大宇 - 沈阳航空航天大学
  • 2013-10-12 - 2017-04-19 - H04L29/06
  • 本发明涉及信息安全技术领域,具体地来说为一种基于行为踪迹分析的蠕虫特征自动提取的方法。首先,通过学习网络流量为网络的访问习惯建模,基于CUSUM(Cumulative Sum)算法检测网络中违背习惯模型的流量即为可疑的蠕虫流量。然后,对于网络蠕虫的行为踪迹进行了定义和分类。在可疑的蠕虫流量中利用Petri网关联分析网络蠕虫的行为踪迹。最后,运用评判函数确定提取踪迹中网络蠕虫的特征码。实验表明文中的方法可以高效准确地提取网络蠕虫的特征码。通过理论分析和实验数据相结合得到如下结论网络蠕虫的行为踪迹虽然不能够准确地区分蠕虫的身份,但是它却能帮助确定蠕虫的特征码的位置,从而有效地提取蠕虫的特征码。
  • 一种蠕虫特征自动提取方法系统
  • [发明专利]P2P蠕虫检测的方法和装置-CN201410196557.7有效
  • 郑权 - 深信服科技股份有限公司
  • 2014-05-09 - 2017-10-03 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种P2P蠕虫检测的方法,该方法包括分析P2P蠕虫的特征,根据P2P蠕虫的相关信息构建蠕虫特征库;扫描P2P网络中主机的端口是否开启,若是,则根据蠕虫特征库中相应的P2P蠕虫的相关信息,向主机发送P2P蠕虫对应的请求消息;接收到主机返回的应答消息后,解析该应答消息的内容,根据蠕虫特征库中的相关信息确定主机是否感染P2P蠕虫。本发明还公开了一种P2P蠕虫检测的装置。本发明采用主动探测的检测方式,可以有效的避免现有的基于对数据包进行过滤和状态检测的方法的缺点,从而能够有效地防御已知P2P蠕虫,并且提高了内网系统的安全性。
  • p2p蠕虫检测方法装置
  • [发明专利]一种阻断蠕虫攻击的系统和方法-CN200510112710.4无效
  • 王帅;陈珣;金华敏;庄一嵘;余晓光 - 广东省电信有限公司研究院
  • 2005-10-10 - 2006-03-08 - H04L29/06
  • 一种基于端口进行访问控制的阻断蠕虫攻击的系统和方法,该系统由采集蠕虫信息的客户端,蠕虫阻断装置和匹配蠕虫信息的访问控制装置所组成,本发明是在蠕虫检测装置发现感染网络蠕虫病毒的主机后,将蠕虫信息作为接入主机的一种安全健康指纹来对主机进行基于端口的访问控制,通过蠕虫阻断装置和访问控制装置的交互,由访问控制服务器下发针对该主机接入端口的访问控制策略,能够在其他主机或设备正常访问网络的情况下,阻止该主机接入网络,有效防止蠕虫病毒在网络中的蔓延、泛滥,还能使用户及时为感染病毒的主机打上补丁本发明可广泛应用于企业内网的安全防御,能够有效隔离网络蠕虫,极大降低网络蠕虫攻击对主机和网络的影响。
  • 一种阻断蠕虫攻击系统方法
  • [发明专利]基于DNN的多态蠕虫特征码自动提取方法-CN201811031199.9有效
  • 周翰逊;杨阳;郭薇 - 辽宁大学
  • 2018-09-05 - 2021-08-24 - G06K9/62
  • 一种基于DNN的多态蠕虫特征码自动提取方法,其步骤为:对于DNN的多态蠕虫特征码自动提取,整个过程分为训练DNN模型和提取多态蠕虫特征码两部分。在训练模型阶段,将多态蠕虫有效载荷和其对应的特征码作为输入数据,输入到DNN网络中进行训练,得到DNN网络模型。在提取多态蠕虫特征码阶段,将多态蠕虫有效载荷输入到DNN网络模型,通过Signature Beam Search算法来提取特征码,最终输出多态蠕虫有效载荷对应的特征码。通过上述方法,本发明提供了一种能够快速且准确提取蠕虫特征码的基于DNN的多态蠕虫特征码自动提取方法。
  • 基于dnn蠕虫特征自动提取方法
  • [发明专利]一种网络蠕虫检测系统及方法-CN200610033899.2有效
  • 董亚波;涂卫华;郑志彬 - 华为技术有限公司
  • 2006-02-20 - 2006-11-08 - H04L12/24
  • 一种网络蠕虫检测系统及方法,根据网络中主机向以前未连接过的IP地址发起的第一次连接的成功或失败情况和第一次连接的时间间隔,分别选择相应的概率计算公式计算主机感染蠕虫的概率;将计算所得概率值与预先设定的主机感染蠕虫判断阈值进行比较,若概率值大于主机感染蠕虫判断阈值,则认为该主机为异常主机。若无法判断时,等待主机的下一个第一次连接,并将本次计算所得的条件概率作为下一次计算的先验概率,重新计算该主机感染蠕虫的概率。本发明克服了现有的网络蠕虫检测技术不能准确、高效地检测到未知蠕虫蠕虫病毒变种,检测结果存在较高的误报率和漏报率的问题,能准确、高效地检测到未知蠕虫蠕虫病毒变种。
  • 一种网络蠕虫检测系统方法
  • [发明专利]深海管状蠕虫AprA基因及其表达方法-CN201910348507.9有效
  • 施泓;阮灵伟;李素杰;陈丹 - 自然资源部第三海洋研究所
  • 2019-04-28 - 2020-08-25 - C12N15/12
  • 深海管状蠕虫AprA基因及其表达方法,涉及深海管状蠕虫AprA基因。深海管状蠕虫AprA基因的编码深海管状蠕虫自分泌增殖抑制蛋白的核苷酸序列。深海管状蠕虫AprA基因的蛋白序列为阅读框编码的蛋白56kDa。深海管状蠕虫AprA基因的分子类型为DNA,序列特征:长度为1491bp,类型为核酸,链性为双链,拓扑结构为线性,其核酸序列记为SEQ ID No.1。所述重组表达的深海管状蠕虫AprA的分子类型为蛋白质,序列特征:长度为476aa,类型为氨基酸,序列记为SEQ ID No.3。表达方法:构建深海管状蠕虫AprA基因的重组表达载体;测定深海管状蠕虫AprA基因的重组表达与蛋白活性。
  • 深海管状蠕虫apra基因及其表达方法

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