CN105868638A - 一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法,它涉及智能终端技术领域;它的检测方法为:步骤一:建立模型:根据网络漏洞与恶意行为的动向进行建立模型;步骤二:建立分析软件:利用隐马尔科夫模型对待检测的移动互联网应用软件进行分析,得到当前软件相对于每一种软件基本操作类型的相似程度,形成相似度向量;步骤三:离线测试软件:采用离线的方式进行软件测试,同时根据漏洞进行完善软件;步骤四:在线测试软件;步骤五:建立移动网络:根据需要的网络建立独立的网络,将测量软件应用到网络中;本发明有能实现快速检测,且检测数据完善,操作简便,效率高。
Description
技术领域:
本发明涉及智能终端技术领域,具体涉及一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法。
背景技术:
互联网又称网际网络,或音译因特网、英特网,互联网始于1969年美国的阿帕网。是网络与网络之间所串连成的庞大网络,这些网络以一组通用的协议相连,形成逻辑上的单一巨大国际网络。通常internet泛指互联网,而Internet则特指因特网。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”,在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网,即是互相连接一起的网络结构。互联网并不等同万维网,万维网只是一建基于超文本相互链接而成的全球性系统,且是互联网所能提供的服务其中之一。
智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测尚不完善,需要进一步的来完善。
发明内容:
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足,提供一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法。
为了解决背景技术所存在的问题,本发明的一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法,它的检测方法为:
步骤一:建立模型:根据网络漏洞与恶意行为的动向进行建立模型;
步骤二:建立分析软件:利用隐马尔科夫模型对待检测的移动互联网应用软件进行分析,得到当前软件相对于每一种软件基本操作类型的相似程度,形成相似度向量;
步骤三:离线测试软件:采用离线的方式进行软件测试,同时根据漏洞进行完善软件;
步骤四:在线测试软件:采用隔离的方式进行在线软件测试,将网络进行分段,每段进行在线测试,检测漏洞与恶意行为,并将数据传输到智能终端;
步骤五:建立移动网络:根据需要的网络建立独立的网络,将测量软件应用到网络中。
本发明有益效果为:能实现快速检测,且检测数据完善,操作简便,效率高。
具体实施方式:
本具体实施方式采用如下技术方案:它的检测方法为:
步骤一:建立模型:根据网络漏洞与恶意行为的动向进行建立模型;
步骤二:建立分析软件:利用隐马尔科夫模型对待检测的移动互联网应用软件进行分析,得到当前软件相对于每一种软件基本操作类型的相似程度,形成相似度向量;
步骤三:离线测试软件:采用离线的方式进行软件测试,同时根据漏洞进行完善软件;
步骤四:在线测试软件:采用隔离的方式进行在线软件测试,将网络进行分段,每段进行在线测试,检测漏洞与恶意行为,并将数据传输到智能终端;
步骤五:建立移动网络:根据需要的网络建立独立的网络,将测量软件应用到网络中。
以上所述,仅用以说明本发明的技术方案而非限制,本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换,只要不脱离本发明技术方案的精神和范围,均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (1)
1.一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法,其特征在于:它的检测方法为:
步骤一:建立模型:根据网络漏洞与恶意行为的动向进行建立模型;
步骤二:建立分析软件:利用隐马尔科夫模型对待检测的移动互联网应用软件进行分析,得到当前软件相对于每一种软件基本操作类型的相似程度,形成相似度向量;
步骤三:离线测试软件:采用离线的方式进行软件测试,同时根据漏洞进行完善软件;
步骤四:在线测试软件:采用隔离的方式进行在线软件测试,将网络进行分段,每段进行在线测试,检测漏洞与恶意行为,并将数据传输到智能终端;
步骤五:建立移动网络:根据需要的网络建立独立的网络,将测量软件应用到网络中。
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CN201610168454.9A CN105868638A (zh) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法 |
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CN201610168454.9A CN105868638A (zh) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法 |
Publications (1)
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CN105868638A true CN105868638A (zh) | 2016-08-17 |
Family
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CN201610168454.9A Pending CN105868638A (zh) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 一种智能终端漏洞挖掘与恶意行为检测方法 |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112653669A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-13 | 智网安云(武汉)信息技术有限公司 | 网络终端安全威胁预警方法、系统及网络终端管理装置 |
CN113312891A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-27 | 北京墨云科技有限公司 | 一种基于生成模型的payload自动生成方法、装置、系统 |
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2016
- 2016-03-23 CN CN201610168454.9A patent/CN105868638A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN112653669A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-13 | 智网安云(武汉)信息技术有限公司 | 网络终端安全威胁预警方法、系统及网络终端管理装置 |
CN112653669B (zh) * | 2020-12-04 | 2022-08-12 | 智网安云(武汉)信息技术有限公司 | 网络终端安全威胁预警方法、系统及网络终端管理装置 |
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Legal Events
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C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160817 |
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |