检索结果-内蒙古大学图书馆

本发明提供一种基于软件指纹的软件动态可信认证方法，该方法由4个步骤组成：软件指纹提取、软件动态行为监控、软件动态行为认证、软件动态行为控制，可分别对应4个模块。软件指纹提取模块提取软件的指纹信息，软件指纹包括软件数据指纹及行为指纹两部分。软件动态行为监控模块对软件行为指纹中所描述的关键行为进行细粒度监控。软件动态行为认证模块基于软件指纹对监控的软件行为进行动态认证，以判定软件自身及其行为是否符合预期，是则继续监控，否则交由软件动态行为控制模块处理。软件动态行为控制模块以有利于保障软件动态可信的方式进行处理。通过同时保障软件的数据完整性和行为动态可信性，可有效保障目标系统的整体可信性。

关键词：软件动态软件指纹行为控制指纹软件行为行为监控可信性监控软件数据完整性动态认证关键行为可信认证目标系统认证模块软件数据行为动态有效保障指纹信息保障认证

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一种基于软件指纹库的软件识别方法和装置

一种基于软件指纹库的软件识别方法和装置

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作者：练晓谦 100102 北京市朝阳区阜安西路望京SOHO中心T3A座15层

本发明涉及一种基于软件指纹库的软件识别方法和装置。该方法包括：1)创建软件指纹库，该软件指纹库包含端口、协议、软件指纹、软件名称、软件版本的对应关系；2)针对目标主机的某端口，从软件指纹库中得出该端口所对应的协议，然后向... 详细信息

标准号: CN106372513A

本发明涉及一种基于软件指纹库的软件识别方法和装置。该方法包括：1)创建软件指纹库，该软件指纹库包含端口、协议、软件指纹、软件名称、软件版本的对应关系；2)针对目标主机的某端口，从软件指纹库中得出该端口所对应的协议，然后向该目标主机的端口发送符合对应协议格式的数据包；3)接收从目标主机返回的数据包，将返回的数据包与软件指纹库中的指纹进行比对，以识别出目标主机上运行的软件名称及其版本信息。本发明利用软件指纹库，并结合发送接收数据包的方式，达到了远程识别目标主机运行软件的目的，该方法无需在目标主机上安装agent代理程序，提高了软件识别方法的易用性和兼容性。

关键词：目标主机软件指纹数据包软件识别发送方法和装置接收数据包版本信息代理程序基于软件软件版本协议格式远程识别运行软件返回兼容性易用性指纹库比对指纹创建

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数字指纹技术及其在软件版权保护中的应用研究

数字指纹技术及其在软件版权保护中的应用研究

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作者：佘党恩华中科技大学

学位级别：硕士

随着计算机网络、信息技术和电子商务的蓬勃发展,数字时代下的数字媒体版权保护成为一个急待解决的重要问题和热门研究课题,同时它还是信息隐藏技术发展的内在驱动力。数字指纹是信息隐藏中数字版权标识的一个主要技术,是一种重要的数... 详细信息

随着计算机网络、信息技术和电子商务的蓬勃发展,数字时代下的数字媒体版权保护成为一个急待解决的重要问题和热门研究课题,同时它还是信息隐藏技术发展的内在驱动力。数字指纹是信息隐藏中数字版权标识的一个主要技术,是一种重要的数字媒体版权保护手段。软件作为一种特殊、保密、价值含量高的数字媒体,其版权保护显得更加迫切和复杂,于是针对软件的版权保护技术一直是近些年来研究的热点和难点。随着计算机网络和软件业的飞速发展,基于Web模式的软件架构将成为未来软件的发展趋势,数字指纹技术应用于软件版权保护能够有效防止网络环境中的恶意用户对软件的盗用和非法复制,提供软件的合法版权依据和对非法行为的追踪,从而确定其来源并进行审判。论文对数字指纹技术及其在软件版权保护中的应用做出了研究,介绍了信息隐藏与数字指纹技术研究的背景和意义,陈述了数字指纹技术及其应用在软件版权保护方面的国内外研究概况;讲述了信息隐藏与数字版权标识技术、数字版权管理(DRM)技术及其基本原理,针对对等网络(P2P)的版权问题给出了一种基于P2P模式的DRM系统体系结构和传输协议;阐述了数字指纹的基本理论和技术,包括基本概念和模型、攻击、指纹编码和指纹协议,指出了数字指纹领域有待进一步研究的方向;针对数字指纹技术的特点和优势,给出数字指纹应用在软件版权保护的软件指纹基本思想,包括软件代码指纹和软件行为指纹两种,并对两种技术的实现方案做出了一些探讨,针对软件代码指纹仿真实现了一个简单的应用系统,为软件指纹技术基本思想的实现提供了一定的参考价值。

关键词：数字媒体信息隐藏数字版权标识数字版权管理数字指纹软件指纹

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一种基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法

一种基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法

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作者：邹福泰周江林裴蓓潘理李建华 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明公开了一种基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法，所述系统由输入模块、特征提取模块(查询/响应→抽取特征)、本地预先训练生成的决策树分类模块、以及输出模块组成。本发明以用户所要检测的目标DNS服务器域名作为输... 详细信息

标准号: CN106899586A

本发明公开了一种基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法，所述系统由输入模块、特征提取模块(查询/响应→抽取特征)、本地预先训练生成的决策树分类模块、以及输出模块组成。本发明以用户所要检测的目标DNS服务器域名作为输入，系统在后台运行程序获得目标DNS服务器的请求/回包的特征记录，在训练好的预测模型中识别判断，最终输出目标DNS服务器的软件版本信息。本发明所述的基于机器学习的DNS服务器软件指纹识别系统和方法，采用机器学习的方式，检测和识别DNS服务器软件版本信息，提高DNS服务器的安全性。

关键词：软件版本信息基于机器软件指纹识别系统后台运行程序特征提取模块分类模块机器学习输出模块输出目标输入模块特征记录预测模型决策树检测抽取查询响应学习

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一种基于STDM的用户隐私数据保护方案研究

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信息网络安全 2017年第5期 44-50页

作者：陈向荣程丁秦鹏宇程成同济大学计算机科学与技术系上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 安徽大学信息安全系安徽合肥230601 苏州科技大学电子工程系江苏苏州215009

文章在研究扩展变换抖动调制(STDM)算法的基础上,给出了一种基于图像加密的用户隐私数据安全保护解决方案。在数据加密时,客户端先将用户名嵌入到图片中,并对软件指纹与用户密码进行MD5加密得到密码密文,然后通过存储在本地的随机种子... 详细信息

文章在研究扩展变换抖动调制(STDM)算法的基础上,给出了一种基于图像加密的用户隐私数据安全保护解决方案。在数据加密时,客户端先将用户名嵌入到图片中,并对软件指纹与用户密码进行MD5加密得到密码密文,然后通过存储在本地的随机种子产生控制流来指导密码密文嵌入到图片中;服务器收到客户端发送的图片后,提取其中的用户名,通过随机数控制流提取出密码密文,将其与服务器中相应用户的密码密文进行验证,若验证成功则生成一个新随机种子发送给客户端。实验结果表明,文中方案可用于网站或客户端用户登录的数据安全防护场景。

关键词： STDM 软件指纹用户隐私安全防护

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智能手机指纹识别技术研究综述

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信息安全研究 2019年第10期5卷 865-878页

作者：赖彦彤祁颖何原野穆楠中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国科学院数据与通信保护研究教育中心北京100093

设备指纹识别是当今可信身份认证领域中一项重要技术.对智能手机指纹识别技术进行了深入的研究,详细介绍了基于智能手机硬件和软件的指纹,比较了不同指纹特征和常用的设备识别算法.最后,总结了智能手机指纹识别技术带来的隐私问题,展望... 详细信息

设备指纹识别是当今可信身份认证领域中一项重要技术.对智能手机指纹识别技术进行了深入的研究,详细介绍了基于智能手机硬件和软件的指纹,比较了不同指纹特征和常用的设备识别算法.最后,总结了智能手机指纹识别技术带来的隐私问题,展望了智能手机指纹识别技术未来的发展方向.

关键词：智能手机指纹识别技术硬件指纹软件指纹设备识别算法隐私问题

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基于健康码的软件信息安全赋码方法、系统及介质

基于健康码的软件信息安全赋码方法、系统及介质

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作者：厉立锋郑建新郭瑜倪旭明胡航余侃吴哲翔金旭张俊许万全邓方远陈成刚 321013 浙江省金华市婺城区双溪西路420号

本发明公开了基于健康码的软件信息安全赋码方法、系统及介质，包括如下步骤：S1、根据威胁数据日志构建安全风险等级标准表；S2、为安全风险等级标准表配置对应安全级别的健康码；S3、获取软件池中的软件指纹信息，提取软件指纹信息的... 详细信息

标准号: CN115859299A

本发明公开了基于健康码的软件信息安全赋码方法、系统及介质，包括如下步骤：S1、根据威胁数据日志构建安全风险等级标准表；S2、为安全风险等级标准表配置对应安全级别的健康码；S3、获取软件池中的软件指纹信息，提取软件指纹信息的属性特征构建软件测试项；S4、软件安全知识库依次对软件测试项进行分析并进行危害综合评分；S5、根据软件的危害综合评分结果匹配安全风险等级标准表得到安全级别，根据安全级别对软件进行赋码。通过划分软件威胁项的安全等级，并关联对应健康码，根据测试项对软件进行测试分析得到综合评分并进行赋码操作，可以全方面的对软件进行监测的同时，可以向管理人员直观的展示软件的安全级别。

关键词：安全级别等级标准赋码软件测试软件指纹安全构建知识库测试分析评分结果软件安全软件信息属性特征数据日志展示软件表配置测试项健康匹配威胁直观关联监测分析管理

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一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法

一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法

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作者：黑新宏姚怡蕾王一川朱磊姬文江杜延宁宋昕 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

本发明公开了一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，下载c语言源代码数据集；步骤2，将步骤1得到的源代码数据集转化为二进制文件；步骤3，对步骤2得到的样本集进行预处理；步骤4，搭建BP神经网... 详细信息

标准号: CN112989339B

本发明公开了一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，下载c语言源代码数据集；步骤2，将步骤1得到的源代码数据集转化为二进制文件；步骤3，对步骤2得到的样本集进行预处理；步骤4，搭建BP神经网络模型并对模型进行训练，将步骤4得到的特征值输入到BP神经网络模型中进行训练，得到最优的神经网络模型并输出。步骤5，对步骤4输出的神经网络模型进行预测分类并根据测试结果通过步骤4对模型进行调参训练。本发明通过自动化提取GCC编译器的软件指纹特征，检测编译器中恶意代码的指纹特征，从而检测一个GCC编译器是否有被恶意代码入侵。

关键词：源代码恶意代码入侵神经网络模型数据集检测预处理二进制文件输出恶意代码基于机器软件指纹指纹特征编译器样本集下载自动化分类预测转化学习

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