误用检测

摘要： 随着Web应用的快速发展,Web程序受到越来越多的攻击,而传统的Web程序的误用检测和异常检测分别有着漏报率和误报率高的特点,提出了一种基于Web日志的混合入侵检测方法,首先在OWASP Top10官方平台上获取误用检测的攻击特征向量并在漏洞平台WebGoat上进行已知的漏洞测试,构建误用检测的规则库,然后使用K-Means算法训练正常的Web日志构建用户的正常访问模型,最后在Web日志数据集上对Web混合入侵检测进行测试,实验表明该入侵检测模型能够提高检测率和降低误报率。

摘要： 无线传感器网络的关键性基础设施监测系统中,为了检测传感器数据聚合阶段受到的已知的和未知的入侵行为,提出一种自适应监督和聚类混合的入侵检测系统(Adaptively Supervised and Clustered Hybrid Intrusion Detection System,AC-IDS)。系统建立在混合IDS框架的基础上,将传感器聚合数据分类后导入到基于机器学习的误用检测子系统和异常检测子系统,两个子系统分别用来检测已知攻击和未知攻击。实验结果表明,该系统的入侵检出率高达98.9%,检测传感器网络中已知和未知的恶意行为的总准确率约为99.80%。

摘要： 当今,网络规模日益庞大,接踵而至的网络安全问题亦日益凸显,入侵检测技术因能及时发现网络或系统中的攻击行为正逐渐在网络安全中起到至关重要的作用.本文首先阐述了入侵检测的概念和模型;其次对异常检测和误用检测这两类入侵检测技术进行了讨论、分析;最后概括总结了入侵检测系统的体系结构及其发展趋向.

摘要： Black hole attack and selective forwarding attack are the main attack means of threatening the security of cluster-based wireless sensor routing protocols. Therefore,a centralized intrusion detection system based on rule-predefining(CIDS-RP) is proposed. Network behavior rules under two attack conditions are predefined. Once the cluster head detects the intrusion node via transceiving control packets and discovers that the network behavior deviates from predefined rules,it can be determined that the network has suffered from a certain network attack. The network simulation software NS2 is used for evaluating the CIDS-RP. The simulation experimental results demonstrate that the CIDS-RP has superior performances of security and energy saving in the application scenario of node energy restrained wireless sensor networks(WSNs).%黑洞攻击和选择性转发攻击是威胁分簇无线传感器路由协议安全的主要攻击手段.提出一种基于规则预设的集中式入侵检测系统,预设两种攻击条件下网络的行为规则,一旦簇头通过收发控制分组检测到入侵节点,发现网络行为偏离预设规则,则判定网络遭受某种网络攻击.使用网络仿真软件(NS2)评估入侵检测系统.仿真实验结果证明,在节点能量受限的无线传感器网络应用场景下,集中式入侵检测系统具有优越的安全性能和节能特性.

摘要： 网络入侵检测技术对计算机网络安全至关重要,它主要分为误用检测和异常检测两类.本文主要探讨基于数据挖掘的网络入侵检测系统的性能提升问题,通过对入侵检测系统的精度、效率和可用性进行分析,用特征提取和人工生成异常数据提高算法的精度,对特征定义不同的时间消耗水平,采用不同的时间消耗的规则估计模型来提高模型的效率,用无监督学习算法增加算法的可用性,建立性能更好的网络入侵检测系统.

摘要： 入侵检测技术是保护计算机系统和网络系统的一个重要技术.本文探讨使用数据挖掘技术来构建入侵检测模型,通过挖掘审计数据获得用户行为的规则,构造分类器来识别已知的入侵和一些异常行为.提出采用关联规则和频繁事务序列来分析审计数据,用核属性和近似挖掘实现对入侵检测有效的规则挖掘,帮助审计数据的收集.

摘要： 入侵检测技术是保护计算机网络系统的一个重要技术。本文探讨使用数据挖掘技术构建入侵检测系统框架,基于网络连接数据挖掘出频繁模式构建的主要特征,并对有用的模式进行编码,构造分类器识别入侵行为,提出模式编码方法及特征构建算法,实现入侵检测框架的建立。

摘要： 工业控制系统是国家关键基础设施的重要组成部分,一旦遭受网络攻击,会造成财产损失、人员伤亡等严重后果.为向工控安全领域的研究人员提供理论支持,对工控系统攻击的特点和检测难点进行了分析,报告了工业系统中入侵检测技术的研究现状,并对不同检测技术的性能和特点进行了比较,最后生成了一份工业入侵检测研究综述.%Industrial control system was an important part of national critical infrastructure, once it was suffered from the cyber attack, it would cause property damage, casualties and other serious disasters. For providing theoretical supports to industrial security researchers, the features of attacks in an industrial control system and the difficulties of detection to these attacks were introduced. Then, a survey of intrusion detection technologies used by the industrial control systems was given. Also, the performance and characteristic were compared for the different types of detection technologies. Fi-nally, an industrial intrusion detection research was generated.

摘要： 针对网络入侵检测准确率普遍不理想的特点,提出一种新的基于HMM模型的高效的误用检测方法.首先,将获取的网络数据集处理成统一标准的多维特征序列,然后利用处理后的已知攻击行为的特征序列分别训练HMM模型,每个HMM模型对应一种攻击类型.通过训练好的HMM模型分别计算产生当前行为特征序列的输出概率,输出概率最大者的HMM模型对应的攻击方式可判定为当前入侵类型.实验结果表明,本文提出的方法简单、高效,具有较高的检测率和较低的满报率,并且适合在计算机系统上进行实时监测.

摘要： 入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要的环节.本文通过对多代理技术和两种入侵检测方法的研究,提出了一种基于异常和误用检测协同的多代理分布式入侵检测系统模型,并且对该模型的结构和代理的处理流程进行了描述,该模型是一个开放的系统模型,具有很好的可扩展性,易于加入新的入侵检测代理,也易于增加新的入侵检测模式,代理之间的协同采用独立的通信服务代理来实现。

摘要： 针对网络内部威胁不同于外部威胁,具有攻击速度快,危害大、难抵御、难发现的特点,文中探讨了构成内部攻击的必要因素模型和内部威胁模型,并在此基础上,分析如何将入侵检测技术中的异常检测方法和误用检测方法运用到内部威胁检测,最后提出如何应对内部威胁。

摘要： 文章分析了误用检测方法和统计异常检测方法的缺陷,在KumarDas的研究基础上,根据面向连接协议有限的并且是可以定义的的网络正常状态,构建一个确定有穷自动机(DFA)来约束网络,并用由正规表达式产生的语言来描述一系列的正常的状态转化,将接收到的数据包映射成协议的状态转换,当这一系列状态及其转换输入建立好的自动机时,看能否被自动机接受来判断是否发生了入侵行为.

摘要： 本文基于libNIDS在Windows平台上设计并实现了一个简易的网络入侵检测系统SimNIDS，该系统具有检测正确、使用简单、界面友好的特点，测试结果表明，该系统能够正确的检测到相应的入侵，对于设计功能更为完善的网络入侵检测系统具有一定的借鉴意义。

摘要： 本文基于libNIDS在Windows平台上设计并实现了一个简易的网络入侵检测系统SimNIDS，该系统具有检测正确、使用简单、界面友好的特点，测试结果表明，该系统能够正确的检测到相应的入侵，对于设计功能更为完善的网络入侵检测系统具有一定的借鉴意义。

摘要： 本文基于libNIDS在Windows平台上设计并实现了一个简易的网络入侵检测系统SimNIDS，该系统具有检测正确、使用简单、界面友好的特点，测试结果表明，该系统能够正确的检测到相应的入侵，对于设计功能更为完善的网络入侵检测系统具有一定的借鉴意义。

摘要： 本文基于libNIDS在Windows平台上设计并实现了一个简易的网络入侵检测系统SimNIDS，该系统具有检测正确、使用简单、界面友好的特点，测试结果表明，该系统能够正确的检测到相应的入侵，对于设计功能更为完善的网络入侵检测系统具有一定的借鉴意义。

摘要： 本文基于libNIDS在Windows平台上设计并实现了一个简易的网络入侵检测系统SimNIDS，该系统具有检测正确、使用简单、界面友好的特点，测试结果表明，该系统能够正确的检测到相应的入侵，对于设计功能更为完善的网络入侵检测系统具有一定的借鉴意义。

摘要： 本文基于libNIDS在Windows平台上设计并实现了一个简易的网络入侵检测系统SimNIDS，该系统具有检测正确、使用简单、界面友好的特点，测试结果表明，该系统能够正确的检测到相应的入侵，对于设计功能更为完善的网络入侵检测系统具有一定的借鉴意义。

摘要： 本发明公开了一种准确快捷的基于边缘智能的工控网络误用入侵检测预警系统，由网络数据获取设备、边缘智能计算设备、中央服务器、网络监控终端显示器、入侵警报器组成。网络连接数据由网络数据获取设备收集并传送至边缘智能计算设备。边缘智能计算设备包括数据预处理模块、边缘智能计算模块，用以进行工控网络误用入侵检测，并将检测结果发送至中央服务器、网络监控终端显示器和入侵警报器，进行显示、报警。本发明提供一种检测精度高、误报率低、快捷的利用边缘智能的轻量级工控网络误用入侵检测预警系统。

摘要： 本申请公开了一种接口误用缺陷检测方法、装置、可读介质以及电子设备，法包括：基于第一样本数据和预设接口调用数据，通过生成对抗网络获取第二样本数据；第一样本数据为真实代码数据所对应的接口调用序列；根据第一样本数据和第二样本数据形成调用序列库；调用序列库包括不存在接口误用缺陷的正常样本接口调用序列；从待检测代码数据中提取待检测接口调用序列；根据待检测接口调用序列在调用序列库中进行匹配，以确定待检测代码数据是否存在接口误用缺陷。本申请的技术方案极大的丰富调用序列库的样本数量，提高了API误用缺陷检测的覆盖率，从而使得在对待检测接口调用序列进行检测时，降低了检测误报情况的发生，提高了检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于变异操作语义稳定性的API误用缺陷检测方法，针对API误用类缺陷，本发明利用特定的变异操作对待检测的代码注入可能的API误用错误，再利用正确代码中多次注入不同误用错误其语义稳定性要高于已存在API误用错误的代码，来区分正确代码和存在API误用错误的代码，从而达到检测API误用缺陷的目的。本发明的主要内容包括：1)提出了一个基于变异操作语义稳定性的API误用缺陷检测整体流程；2)提出了一种从源代码中提取API调用序列的方法；3)提出了一种针对API调用序列的基于变异操作的API误用错误注入方法；4)提出了一种基于自编码器的API调用序列语义特征编码方法；5)提出了一种基于相似语义归一化的语义稳定性评估方法。

摘要： 本发明公开了一种安卓应用中自定义权限的误用问题检测系统，包括信息提取模块、静态分析模块和权限匹配模块，其中，信息提取模块用于从目标应用程序中提取权限和组件的相关信息，并根据相关信息获取所有Manifest配置文件错误；静态分析模块用于从目标应用程序的smali文件中获取各类权限信息，并采用前向切片和后向切片检测部分组件调用方误用问题；权限匹配模块用于利用信息提取模块和静态分析模块所获取的权限信息进行匹配，以检测目标应用中是否存在组件提供方误用问题以及部分组件调用方误用问题。本发明总结了十种自定义权限的误用问题，基于这些自定义权限误用的问题开发了一个误用问题检测系统，用于自动检测每种类型的自定义权限误用问题。

摘要： 本发明公开了一种错误用电量的检测方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及电能领域，主要在于能够提高错误用电量的检测效率和检测准确度。其中方法包括：获取各条供电线路对应的有功功率、无功功率，所述各条供电线路共同对应的额定电压，以及所述用电负载对应的电能表中显示的用电量；基于各个有功功率及其对应的无功功率，以及所述额定电压，确定所述各条供电线路对应的第一电流；根据所述额定电压、各个第一电流，确定所述用电负载对应的实际用电量；基于所述实际用电量，判定所述电能表中显示的用电量是否错误。本发明适用于对错误用电量进行检测。

摘要： 本发明提出一种基于注意力机制的API误用检测方法及系统，包括如下步骤：步骤1、获取检测领域预定量代码；步骤2、将所述预定量代码转化为基于注意力机制API误用检测模型所需训练数据；步骤3、利用所述训练数据训练所述基于注意力机制API误用检测模型，得到模型参数；步骤4、获取待检测代码，将待检测代码转化为所述基于注意力机制API误用检测模型要求的数据格式，将待检测代码转换的数据格式通过所述基于注意力机制API误用检测模型，得到检测结果，对所述待检测代码生成检测报告。本发明将自注意力机制应用于API使用规约的学习以及API误用检测，通过采集大量Java代码并通过静态分析构造API使用的样本集，并使用神经网络对这些样本进行训练，构造自动检测API误用的模型。

摘要： 本发明提供一种基于决策树算法的API误用检测方法，属于软件工程技术领域。API复用已有的软件框架或类库，可有效地提高软件开发效率。若违反了这些规约就会造成API误用，目前检测技术面临两个方面挑战：1)难以获取API使用规约；2)难以同时检测多种不同类型的API误用。该方法首先从代码托管工具上收集开源项目，从中提取出API使用示例。将API使用示例转换为AUG图，从图中挖掘API使用规约，有效解决第一个挑战。基于API使用规约信息构建API使用决策树，通过融入剪枝策略提高API使用决策树的泛化能力。在误用检测阶段，采用粗粒度和细粒度相结合的方式，提高API使用决策树的检测能力有效解决第二个挑战。

摘要： 本发明提出一种基于注意力机制的API误用检测方法及系统，包括如下步骤：步骤1、获取检测领域预定量代码；步骤2、将所述预定量代码转化为基于注意力机制API误用检测模型所需训练数据；步骤3、利用所述训练数据训练所述基于注意力机制API误用检测模型，得到模型参数；步骤4、获取待检测代码，将待检测代码转化为所述基于注意力机制API误用检测模型要求的数据格式，将待检测代码转换的数据格式通过所述基于注意力机制API误用检测模型，得到检测结果，对所述待检测代码生成检测报告。本发明将自注意力机制应用于API使用规约的学习以及API误用检测，通过采集大量Java代码并通过静态分析构造API使用的样本集，并使用神经网络对这些样本进行训练，构造自动检测API误用的模型。

摘要： 本申请实施例涉及一种误用检测优化方法，包括：确定多个待检测数据。利用误用检测数据库对多个待检测数据进行误用检测，以确定第一数据集。然后，采用第一预测模型对第一数据集进行预测。根据预测得到预测攻击数据确定新增误用检测规则。并将新增误用检测规则添加至原有的误用检测数据库中，以更新该误用检测数据库。保证了后续再次进行误用检测时可以检测出更多不同类型的攻击数据，实现了对漏报数据的更新优化，提升告警的安全运营效率和产品的安全感知能力。同时，还可以预测得到预测非攻击数据确定第二预测模型，并采用第二预测模型对第一预测模型进行更新。从而实现误报数据的更新优化。提升告警的安全运营效率和产品的安全感知能力。

摘要： 本申请公开了一种标点符号误用检测纠正方法、装置、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：将获取的待检测文本输入到已训练的纠错模型中进行第一检测，以获得多个位置的第一预测纠正结果，第一预测纠正结果中包括对每一位置预测执行的修改操作类型、每一位置对应的预测纠正后的标点符号类型；基于每一位置预测执行的修改操作类型，确定每一位置所应执行的第二检测的检测方式；基于确定的检测方式进行第二检测，以获得每一位置的第二预测纠正结果；基于每一位置对应的第一预测纠正结果和/或第二预测纠正结果，确定每一位置的目标纠正结果。