基于深度学习的网络入侵检测和漏洞扫描方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201810011225.5
IPC分类号：H04L29/06
申请日期：
2018-01-05
申请人：
国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网公司

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的网络入侵检测和漏洞扫描方法及装置
申请号	CN201810011225.5	申请日期	2018-01-05
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-07-31	公开/公告号	CN108347430A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L29/06 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L29/00 H04L 1/00至H04L 27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统〔5〕 H04L29/02 通信控制；通信处理（H04L 29/12，H04L 29/14优先）〔5〕 H04L29/06 以协议为特征的〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;2;9;/;0;6查看分类表>
申请人	国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网公司	申请人地址	山东省济宁市高新技术开发区火炬路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国网山东省电力公司济宁供电公司,国家电网公司	当前权利人	国网山东省电力公司济宁供电公司,国家电网公司
发明人	袁宝;高强;马广鹏;刘宗杰;乔亚男;李辉;陈伦;马志腾;张翠珍;冯庆云;杨涛;丛超;张坤;孙春刚;李文旭;张延霞;张颜艳;付正鑫;刘秀秀;吕德志
代理机构	济南圣达知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测和漏洞扫描方法及装置，该方法包括收集恶意样本文件并建立恶意文件数据库；利用深度学习算法根据恶意文件数据库中恶意文件的行为进行训练建模，并根据接收的新恶意样本文件，进行实时监控的模型增量式训练，得到分类模型；将恶意文件数据库中的恶意样本文件在不同环境模拟运行，并利用IDS检测恶意样本文件的攻击特征；利用数据挖掘算法分析恶意文件数据库，构建漏洞攻击方式特征库，生成网络攻击包，进行网络漏洞扫描。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供