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最新技术
一种针对IoT设备的智能防护方法、系统
本发明属于网络安全技术领域,公开了一种针对IoT设备的智能防护方法、系统,本发明的漏洞报告自动采集模块基于网络爬虫从漏洞库中提取漏洞报告;自动化筛选模块基于正则、字典库匹配的进行数据清洗;物联网漏洞信息提取模块基于正则表达式,并使用实体检查方式对漏洞报告进行分析;漏洞防护模块基于NLP、沙盒模拟和定位漏洞文件位置方法提取漏洞参数信息、漏洞文件信息并按照不同的漏洞类型直接部署在防火墙的防护签名规则之上;防护性能检测模块使用模拟固件方式对生成的防护签名规则进行检测。本发明可实现自动化漏洞检测,拦截各类攻击;且客户端界面简洁、操作简便,方便用户自主使用。
一种基于人机协同的规模化Fuzzing优化系统及方法
本发明涉及一种基于人机协同的规模化Fuzzing优化系统及方法,涉及信息安全技术领域。本发明基于人机协同理念,面向文本编辑类软件、音视频类软件等文件解析目标对象,设计了一种基于人机协同的规模化Fuzz优化系统,构建了基于人机协同的规模化Fuzzing技术框架,研究人机协同模式的漏洞挖掘过程,实现“人算计”和“机计算”能力的有机组合,为提升整体的漏洞挖掘能力进行探索。
智能合约的可信配置方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及区块链的智能合约领域,揭示了一种智能合约的可信配置方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:获取智能合约,所述智能合约中包含若干个待签名的合约变量;获取每个待签名的合约变量的关联信息,根据所述关联信息确定每个所述待签名的合约变量的授权参与方;接收所述授权参与方针对所述待签名的合约变量进行数字签名的授权信息,所述授权信息包含所述授权参与方的数字签名与数字证书;若所述数字签名与数字证书均校验通过,执行所述智能合约。本申请能够保证智能合约的合约变量的合法性及可信度,提高智能合约的执行的真实有效。
一种服务器的开机方法、系统及存储介质
本申请公开了一种服务器的开机方法,包括:在服务器开机并且开始进行操作系统的引导之后,在进行硬盘引导时,读取硬盘的引导程序;基于预先存储的数字证书确定出引导程序的待验签名信息;判断待验签名信息与预先存储的引导程序的标准签名信息是否一致;如果是,则执行引导程序并继续进行服务器的开机进程;如果否,则退出操作系统的引导。应用本申请的方案,在进行硬盘引导是进行了安全校验,从而有利于更加安全地进行服务器的开机,降低隐患。本申请还公开了一种服务器的开机系统及存储介质,具有相应技术效果。
基于风险管理的云计算安全实时控制系统及方法
本发明公开了基于风险管理的云计算安全实时控制系统及方法,包括前端机箱、过滤模块、频宽管理模块、暂存模块、风险扫描模块、压缩模块、备份模块、加密模块、转换模块、无线传输模块、反馈处理模块、骚扰拦截模块、威胁分析模块、骚扰记录模块、实时监测模块、防护隔离模块、中央处理模块、风险评估模块、记录储存模块、自动清除模块和反馈升级模块,本发明通过将特征码传递到云后台服务器中进行计算和匹配,极大的提高了工作效率,实现了实时监控、骚扰拦截和主动防御的功能三合一,有利于提升系统的功能多样性,通过反馈升级模块将病毒的特征码反馈到后台云服务器中,有利于补充和丰富后台云服务器的病毒库。
一种边缘云节点与终端用户安全管理方法
本发明公开了一种边缘云节点与终端用户安全管理方法,该方法包括:基于边缘云计算的边缘节点系统提供基于用户分组的隔离,以便进行普通边缘节点的管理和恶意软件监测;对边缘节点的物理主机实施基于规则库的访问,防止恶意管理者从管理域威胁用户的隐私数据,防止病毒和恶意代码从一个用户扩散到其他用户,缓解用户隐私与雾计算提供者之间的安全规则冲突;基于可信计算技术创建一个特殊的可信环境边缘云节点,将授权、访问规则配置、信任度证明和监控等功能从管理域移动到可信环境边缘云节点,避免管理域对安全功能的干扰。本发明能防止边缘云计算网络管理者篡改或窃取用户隐私,灵活控制和管理边缘云节点和终端用户的资源共享。
脚本检测方法、装置、存储介质以及计算机设备
本申请公开了一种脚本检测方法、装置、存储介质和计算机设备,其中方法包括:获取调用当前进程的第一主体的第一主体类型,并获取当前进程的父进程的第一权限;基于第一主体类型和第一权限,确定当前进程是否为合法状态;若当前进程不是合法状态,则基于当前进程的第二权限确定当前进程对应的脚本是否为恶意脚本。采用本申请,在执行脚本时,根据被执行脚本对应的当前进程的调用主体、当前进程的父进程的进程权限以及当前进程的进程权限来确定对应的脚本是否为恶意脚本,从而在识别出恶意脚本时,避免恶意脚本的继续执行,提高了终端设备的安全性。
面向黑盒攻击的替代模型自动选取方法、存储介质及终端
本发明公开了一种面向黑盒攻击的替代模型自动选取方法、存储介质及终端,属于深度学习技术领域,方法包括:根据原始样本属性信息在神经网络模型中选取替代模型,和/或,根据攻击反馈信息更新当前使用替代模型。本发明根据与黑盒模型复杂度呈相关性的原始样本属性信息选取与当前黑盒模型匹配度高的替代模型,和/或通过攻击反馈信息更新当前使用替代模型,以此保证选取或更新后的替代模型能够发挥优异替代性能,产生的对抗样本在黑盒攻击中攻击成功率高,利于推进当前神经网络模型安全研究工作。
一种基于注意力机制的恶意代码分类方法
一种基于注意力机制的恶意代码分类方法,包括以下步骤:S1、使用IDA Pro作为恶意代码的解析器,利用脚本构建了一个自动解码器,解码后的每一个可执行代码将会形成两个文件,即一个Byte文件和一个ASM文件,所述Byte文件中包含十六进制,用来表示解析的可执行代码,所述ASM文件包含反汇编语句,用来表示解析的可执行代码;S2、先从ASM文件中抽取反汇编语句,接着从Byte文件中抽取出反汇编语句相对应的十六进制数,并设定每条反汇编语句的长度,通过按照执行顺序抽取十六进制数,对照上述方法,就可以形成一个二维向量,作为模型的输入;S3、构建ACNN识别模型:ACNN识别模型包含注意力机制和CNN机制,将二维向量输入ACNN识别模型进行恶意代码的识别分类。
针对侧信道建模攻击模型的平衡数据集构造方法
本发明公开了一种针对侧信道建模攻击模型的平衡数据集构造方法,使用条件生成对抗网络学习输入轨迹数据所包含的分布,尽可能使所生成的轨迹靠近原有分布,这样生成的轨迹数据显然能够体现出原有数据分布中的更多信息,利用条件生成对抗网络生成轨迹数据,扩充原始数据集,从而平衡各个类别的占比,可以更好的对少数类样本缺失的信息进行弥补,使得模型能够预测到更多的少数类别。