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热词
    • 4. 发明公开
    • 네트워크 감시 장치
    • 网络监控设备
    • KR20180018293A
    • 2018-02-21
    • KR20170066105
    • 2017-05-29
    • H04L29/06H04L12/40
    • H04L63/1416H04L9/3297H04L12/40H04L63/1408H04L63/1425H04L67/12H04L2012/40215
    • 실시형태는, 네트워크감시장치에관한것이다. 실시형태의네트워크감시장치는, 식별자로식별되는메시지가송수신되는네트워크에있어서주기송신되는메시지를감시대상으로하는네트워크감시장치이며, 수신시각기록부와, 부정송신판정부를구비한다. 수신시각기록부는, 감시대상메시지를수신할때마다, 수신시각을식별자와대응지어서기록한다. 부정송신판정부는, 감시대상메시지를수신할때마다, 수신한감시대상메시지에대해, 금회의수신시각 T와, m개전의수신시각 T과, 메시지송신주기 F와, 미리정한상수σ에기초하여, 수신시각 T으로부터 T의기간내에있어서의부정송신의유무를판정한다.
    • 根据实施例的网络监视设备(10)监视在其中发送和接收由标识符标识的消息的网络中周期性地发送的消息,并且包括接收时间记录单元(21)和非授权传输确定 单元(22)。 接收时间记录单元(21)每当接收到要被监视的消息时记录与标识符相关联的接收时间。 非法传输确定单元(22)基于最近的接收时间T i,m个先前的接收时间T im,消息传输时间段F和消息传输时间段F来确定接收到的待监视消息的未授权传输的存在 在从接收时间T im到接收时间T i的时间内,每次接收到要被监视的消息时,预先确定的常数α。
    • 7. 发明公开
    • 사전 대응적 신생 위협 검출
    • 积极主动的新生儿威胁检测
    • KR1020170115103A
    • 2017-10-16
    • KR1020177026764
    • 2015-09-16
    • 레이던 컴퍼니
    • 카담베,슈브하슬레픽카,제이슨라이트,벤자민티.판,킴에이.
    • H04L29/06G06N7/00
    • H04L63/1416G06N7/005H04L63/1441
    • 시스템은이벤트들에관한데이터를사용하여동적확률적네트워크(dynamic stochastic network)를생성한다. 동적확률적네트워크는슈퍼노드들, 로컬노드들, 및에이전트들을포함한다. 슈퍼노드들과로컬노드들간의연결들은슈퍼노드들및 로컬노드들에관련된이벤트들을포함한다. 슈퍼노드들과로컬노드들사이의연결들의강도들은슈퍼노드들및 로컬노드들에공통인이벤트들의수의함수이다. 에이전트들이시간에걸쳐상호작용함에따라연결들은만들어지고끊어진다. 연결들의강도들은슈퍼노드들및 로컬노드들이공통으로갖는이벤트들의수에있어서의변화의함수로서증가하고감소한다. 불안정성메트릭이동적확률적네트워크에대해계산되고, 신생그룹위협행동은불안정성메트릭으로부터의편차에기초하여검출된다.
    • 该系统使用事件数据来创建动态随机网络。 动态随机网络包括超级节点,本地节点和代理。 超级节点和本地节点之间的连接包括与超级节点和本地节点相关的事件。 超级节点和本地节点之间的连接强度是超级节点和本地节点共有的事件数量的函数。 随着代理人随着时间的推移进行交互,连接被制作并断开 作为超级节点和本地节点共有的事件数量变化的函数,链路的强度增加和减少。 针对动态随机网络计算不稳定度量,并基于与不稳定度量的偏差来检测紧急组威胁行为。
    • 10. 发明公开
    • 개인화된 접속주기 전체 이용행위 패턴 오차율 편차를 고려한 비정상 행위 탐지시스템
    • 异常行为检测系统,考虑到个性化连接周期使用模式中错误率的变化
    • KR1020170082936A
    • 2017-07-17
    • KR1020160002288
    • 2016-01-07
    • 한국인터넷진흥원
    • 김환국김태은조창민나사랑전지수
    • H04L29/06H04L29/08H04L12/26
    • H04L63/1425H04L63/1416H04W12/12
    • 본발명에따른비정상행위탐지시스템의비정상탐지부는 BYOD(Bring Your Own Device) 및스마트워크환경에서, 상황정보수집시스템으로부터소정의상황정보가수신되면, 접속주기전체의이용행위패턴분석을통해전체접속주기동안발생한동일한접속상황에서의행위빈도를분석하여비정상이용행위를탐지하는장치로서, 상기전달된탐지요청메시지를분류하여비정상행위분석모듈의각 분석부로전달하는탐지요청분류모듈과, 접속주기전체의이용행위패턴분석절차를통해, 현재접속중 이용행위빈도와과거접속의이용행위평균의 '전체행위항목의오차값변화량탐지'와 '개별행위항목의오차값변화량탐지'를수행하여상기웹서비스이용의비정상여부를분석하는비정상행위분석모듈과, 상기비정상행위분석모듈의분석결과가저장되면, 그에따른정상혹은비정상의탐지결과정보를생성하고, 통제시스템측으로전달하는비정상행위탐지모듈을포함하여구성되며, 상기비정상행위분석모듈은상기 '전체행위의오차값변화량탐지'를위해, 사용자의과거전체행위프로파일누적평균오차값을구하여현재전체행위오차값과비교하고, '개별행위항목의오차값변화량탐지'를위해, 사용자의과거개별행위프로파일누적평균오차값을구하여현재개별행위오차값과비교하여, 현재사용자의이용행위가비정상인지여부를판정하는전체이용행위분석부를포함하여구성된다. 본발명은, 네트워크트래픽분석을통한기존의네트워크기반의보안장비와달리, 대상객체의시간, 위치, 접속네트워크, 사용기기등 다양한행위요소를기반으로행위를패턴화하여비정상행위를탐지하는방안을구현하였다. 본발명에따른비정상행위탐지시스템은 BYOD 및스마트워크환경에서의시스템보안성을향상시키기위한것으로, 상황정보를접속, 이용및 에이젼트상황정보와프로파일정보로가공한후, 개인화된접속주기전체이용행위패턴과패턴오차율편차를이용하여단말기기의비정상적인접속및 이용등의행위를탐지한다.
    • 当本发明是异常检测系统异常检测部中的规定的状态信息BYOD在通过整个连接期间的使用行为模式分析(自带设备)和一个智能的工作环境,从连接整体的接收状态的信息收集系统 检测请求分类模块,用于对发送的检测请求消息进行分类并将分类后的检测请求消息发送给异常行为分析模块的每个分析单元; 通过使用行为模式分析处理的,和目前正在使用的行为和使用的频率作用中使用的web服务与“错误值的变化量检测整个操作项的”误差值变化量检测的个人行动项目“连接的”过去连接的平均 异常分析模块,用于分析异常是否正常;以及异常分析模块,用于分析异常或异常检测结果信息 代,并且被配置成包括异常检测模块通过向控制系统中,异常分析模块,获得为“错误值的变化量检测整个动作的”,用户的过去的全动作模板累积平均误差的电流的值 获得用户的过去的个人行为概况的累积平均错误值并将其与当前个人行为错误值进行比较以检测个体行动项目的错误量改变。 以及总体使用行为分析单元,用于确定用户是否是用户。 本发明中,不同于通过网络流量分析的常规基于网络的安全装置,以及图案行为屏幕基于各种因素的行动,包括时间,位置,接入网,使用的目标对象的设备的方式来检测异常 它实现。 异常检测系统BYOD和智能的工作是根据本发明,提高了系统的安全性eseoui环境,处理上下文信息的访问,使用和代理状态信息和档案信息后,个性化的访问周期完整的条款的行为模式 并使用模式错误率偏差检测异常连接或使用终端。