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基于单分类和联邦学习的远程代码执行攻击检测方法

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本发明公开了一种基于单分类和联邦学习的远程代码执行攻击检测方法，它涉及信息安全技术领域；它包括以下步骤：步骤1：搭建单机特征提取模型，用于数据包语义特征提取；步骤2：搭建联邦学习框架，接入单机特征提取模型；步骤3：使用更新的单机特征提取模型提取数据包语义特征并训练异常检测模型；步骤4：使用训练的异常检测模型对数据包是否是远程代码执行攻击数据包进行判定。本发明的提出能够降低检测模型对人工专家的依赖，同时在一定程度上解决单一企业或组织训练数据稀缺导致的分类模型性能不高问题。

著录项

公开/公告号CN115473734A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-13

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN202211108049.X
发明设计人黄诚;赵书立;韩家璇;汪扬;李希然;黄嘉;胡海馨;
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申请日2022-09-13
分类号H04L9/40;H04L67/02;
代理机构
代理人
地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
入库时间 2023-06-19 17:56:43

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-12-13

公开

发明专利申请公布