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衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)靶場(chǎng)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號(hào):40391777發(fā)布日期:2024-12-20 12:14閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)靶場(chǎng)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,通過(guò)量子啟發(fā)的深度包檢測(cè)技術(shù)結(jié)合自適應(yīng)多尺度特征提取算法,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)行為基線模型包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,還包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述異常事件報(bào)告,激活分布式智能蜜罐,誘導(dǎo)潛在入侵行為進(jìn)行深層交互,利用自組織映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合模糊推理算法,根據(jù)潛在入侵行為的交互情況,動(dòng)態(tài)調(diào)整分布式智能蜜罐的響應(yīng)策略,最大化信息收集量,獲得多模態(tài)數(shù)據(jù),將多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入預(yù)先構(gòu)建的攻擊意圖推理模型,生成多維度的攻擊特征向量和行為序列包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述自組織映射網(wǎng)絡(luò)包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遺傳算法相結(jié)合的方法,自適應(yīng)生成多層次多時(shí)序的協(xié)同防御策略包括:

7.衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)靶場(chǎng)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)前述權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,包括:

8.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括:

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的方法。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)靶場(chǎng)的入侵檢測(cè)與響應(yīng)方法及系統(tǒng),涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域,包括對(duì)衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)靶場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行多維度實(shí)時(shí)采集,自適應(yīng)多尺度特征提取,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)行為基線模型,定位識(shí)別異常流量,部署基于邊緣計(jì)算的異常檢測(cè)節(jié)點(diǎn),在軌道端進(jìn)行初篩,進(jìn)行多角度關(guān)聯(lián),輸出異常事件報(bào)告;激活分布式智能蜜罐,誘導(dǎo)深層交互,最大化信息收集量,獲得多模態(tài)數(shù)據(jù),生成多維度的攻擊特征向量和行為序列;整合歷史防御經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遺傳算法相結(jié)合的方法,協(xié)同防御策略,生成防御過(guò)程,通過(guò)區(qū)塊鏈記錄,并反饋至網(wǎng)絡(luò)行為基線模型。

技術(shù)研發(fā)人員:王力,傅濤,張阿里布米,王健,陳澤凡,陳芳
受保護(hù)的技術(shù)使用者:博智安全科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/19
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