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METHOD AND SYSTEM FOR MANAGING SECURITY VULNERABILITY IN HOST SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

机译:使用人工神经网络管理主机系统中的安全漏洞的方法和系统

摘要

This disclosure relates to method and system for managing security vulnerability in a host computer system. In an embodiment, the method may include receiving reputation data with respect to external network traffic data and receiving intrusion data with respect to host system data. The intrusion data may be generated by the host computer system based on the external network traffic data. The method may further include generating a plurality of test cases based on the reputation data and the intrusion data. The test cases, upon simulation, may provide information with respect to security vulnerability in the host computer system. The method may further include determining a set of implementable topologies for the host computer system, based on a simulation of each of the plurality of test cases, using a first artificial neural network (ANN) model to manage the security vulnerability.
机译:本公开涉及用于管理主计算机系统中的安全漏洞的方法和系统。在一个实施例中,该方法可以包括相对于外部网络业务数据和相对于主机系统数据接收入侵数据的信誉数据。可以基于外部网络流量数据由主计算机系统生成入侵数据。该方法还可以包括基于声誉数据和入侵数据生成多个测试用例。在模拟时,测试用例可以在主计算机系统中提供关于安全漏洞的信息。该方法还包括基于多个测试用例中的每一个的模拟来确定主机计算机系统的一组可实现的拓扑,所述是使用第一人工神经网络(ANN)模型来管理安全漏洞。

著录项

  • 公开/公告号EP3789896A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 WIPRO LIMITED;

    申请/专利号EP20200164719

  • 发明设计人 KUMAR S AJITH;

    申请日2020-03-20

  • 分类号G06F21/55;G06F21/56;G06F21/57;H04L29/06;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 17:36:17

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