CN109842622A - 一种网络安全风险评估系统及其工作方法 - Google Patents
一种网络安全风险评估系统及其工作方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109842622A CN109842622A CN201910078697.7A CN201910078697A CN109842622A CN 109842622 A CN109842622 A CN 109842622A CN 201910078697 A CN201910078697 A CN 201910078697A CN 109842622 A CN109842622 A CN 109842622A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- flow
- sender
- recipient
- attack
- abnormal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
本发明涉及一种网络安全风险评估系统及其工作方法，包括：用户终端；所述用户终端包括流量监测模块、攻击提取模块、攻击方数据库、流量判定模块、异常提示模块；所述流量监测模块用于定时对用户终端的流量进行监测，流量包括上行流量、下行流量；所述流量监测模块对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方；所述攻击提取模块用于对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征；若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端通信时所述异常提示模块向用户终端推送异常信号。
Description
技术领域
本发明涉及网络安全领域，特别涉及一种网络安全风险评估系统及其工作方法。
背景技术
随着计算机技术和Internet的迅速发展，和近几年网络信息安全事件的频繁发生，网络信息安全问题逐渐渗透到各个行业领域，成为人们关注的焦点。为了提前预防安全事件的发生，避免损失，网络信息安全评估成为了解网络安全性能的关键环节。很多情况下，有病毒或其他不安全因素通过流量的上行与下载进行传播，对网络安全造成严重的安全威胁。且由于攻击方通过静默方式攻击，因此很难被及时发现。
发明内容
发明目的：
针对背景技术中提到的技术问题，本发明提供一种网络安全风险评估系统及其工作方法。
技术方案：
一种网络安全风险评估系统，包括：用户终端；
所述用户终端包括流量监测模块、攻击提取模块、攻击方数据库、流量判定模块、异常提示模块；
所述流量监测模块用于定时对用户终端的流量进行监测，流量包括上行流量、下行流量；所述流量监测模块对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方；
所述攻击提取模块用于对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征；
所述攻击方数据库用于存储已知攻击方的特征，并根据存储的已知攻击方的特征对所述攻击提取模块提取的攻击方特征进行比对，若该发送方和/或接收方与所述攻击方数据库内的数据相同，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
所述流量判定模块用于对异常流量根据发送方和/或接收方的类型进行流量类型判定，若发送方和/或接收方的流量值超出该发送方和/或接收方的限定流量值，则所述流量判定模块将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端通信时所述异常提示模块向用户终端推送异常信号。
作为本发明的一种优选方式，包括：所述攻击方数据库还存储有攻击方攻击模式；所述攻击提取模块提取发送方和/或接收方的攻击方式，并将攻击方式向所述攻击方数据库输出；所述攻击方数据库若比对成功，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
作为本发明的一种优选方式，包括：云端处理器；所述云端处理器与所述攻击方数据库连接，所述攻击方数据库向所述云端数据库输出攻击方数据库内的攻击方特征；所述云端处理器向所述攻击方数据库输出更新的攻击方特征。
作为本发明的一种优选方式，包括：流量监测模块监测流量用途；流量用途包括隐藏用途与公开用途，若流量监测模块监测到发送方和/或接收方为公开流量，则将该发送方和/或接收方的流量用途标记为公开用途；若流量监测模块监测到发送方和/或接收方为未知流量，则将发送方和/或接收方标记为隐藏用途；若被标记为隐藏用途，则该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
一种网络安全风险评估系统的工作方法，步骤包括：
流量监测模块定时对用户终端的流量进行监测；
流量监测模块对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方；
攻击提取模块对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征；
攻击方数据库根据存储的已知攻击方的特征对所述攻击提取模块提取的攻击方特征进行比对；
若该发送方和/或接收方与所述攻击方数据库内的数据相同，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
流量判定模块对异常流量根据发送方和/或接收方的类型进行流量类型判定；
若发送方和/或接收方的流量值超出该发送方和/或接收方的限定流量值，则所述流量判定模块将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端通信时所述异常提示模块向用户终端推送异常信号。
作为本发明的一种优选方式，步骤包括：
攻击提取模块提取发送方和/或接收方的攻击方式；
将攻击方式向所述攻击方数据库输出；
攻击方数据库比对当前攻击方式与攻击方攻击模式；
攻击方数据库若比对成功，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
作为本发明的一种优选方式，步骤包括：
攻击方数据库向云端数据库输出攻击方数据库内的攻击方特征；
云端处理器向攻击方数据库输出更新的攻击方特征。
作为本发明的一种优选方式，步骤包括：
流量监测模块监测流量用途；
若流量监测模块监测到发送方和/或接收方为未知流量，则将发送方和/或接收方标记为隐藏用途；
若被标记为隐藏用途，则该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
本发明实现以下有益效果：
对用户终端的流量进行监测，若出现异常流量，则对出现异常流量的发送方和/或接收方进行截取，便于及时发现流量异常的情况。对发送方和/或接收方的特征与攻击方特征进行比对，便于及时发现攻击方的存在，提高用户终端使用的安全性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。
其中：1.用户终端、11.流量监测模块、12.攻击提取模块、13.攻击方数据库、14.流量判定模块、15.异常提示模块、2.云端处理器。
图1为本发明提供的一种网络安全风险评估系统的系统框图；
图2为本发明提供的一种网络安全风险评估系统的云端处理器连接图；
图3为本发明提供的一种网络安全风险评估系统的工作方法的流程图；
图4为本发明提供的一种网络安全风险评估系统的工作方法的攻击方式标记流程图；
图5为本发明提供的一种网络安全风险评估系统的工作方法的攻击特征更新流程图；
图6为本发明提供的一种网络安全风险评估系统的工作方法流量用途标记流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例一
参考图1-2为例。
一种网络安全风险评估系统，包括：用户终端1。
用户终端1包括流量监测模块11、攻击提取模块、攻击方数据库13、流量判定模块14、异常提示模块15。
流量监测模块11用于定时对用户终端1的流量进行监测，流量包括上行流量、下行流量。流量监测模块11对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方。
流量监测模块11对用户终端1的流量进行实时监测，分别对上行流量与下行流量进行监测与记录。预设流量阈值可设置为用户终端1常规流量的数值，具体的可由用户终端1进行设置。若有流量超出该预设流量阈值，则流量监测模块11对该异常流量进行截取，即停止该异常流量的上行和/或下行。同时，流量监测模块11对该异常流量的发送方和/或接收方进行获取。具体的，获取发送方和/或接收方的地址、用户信息等。
攻击提取模块用于对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征。攻击提取模块对异常流量发送方和/或接收方的特征进行提取，特征包括向异常流量发送方和/或接收方输出指定信息并接收反馈。
攻击方数据库13用于存储已知攻击方的特征，并根据存储的已知攻击方的特征对攻击提取模块提取的攻击方特征进行比对，若该发送方和/或接收方与攻击方数据库13内的数据相同，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
攻击方数据库13内存储的已知攻击方的特征，攻击提取模块提取异常流量发送方和/或接收方的特征后将其与攻击方数据库13内的数据进行比对，若存在数据重合或数据一致，则该异常流量发送方和/或接收方确认为攻击方，将该异常流量发送方和/或接收方标记为异常通信方。
流量判定模块14用于对异常流量根据发送方和/或接收方的类型进行流量类型判定，若发送方和/或接收方的流量值超出该发送方和/或接收方的限定流量值，则流量判定模块14将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
限定流量值为针对发送方和/或接收方的类型进行的流量限定，具体的，若发送方和/或接收方的类型为社交，则其限定流量值为社交类限定流量值；若发送方和/或接收方的类型为娱乐，则其限定流量值为娱乐类限定流量值。若有发送方和/或接收方的流量超出该发送方和/或接收方的类型的限定流量值，则流量限定模块将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端1通信时异常提示模块15向用户终端1推送异常信号。已经被标记的发送方和/或接收方在于用户终端1通信时，异常提示模块15将向用户终端1推送异常信号，用以提示当前用户终端1当前通信的风险。
作为本发明的一种优选方式，包括：攻击方数据库13还存储有攻击方攻击模式。攻击提取模块提取发送方和/或接收方的攻击方式，并将攻击方式向攻击方数据库13输出。攻击方数据库13若比对成功，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
攻击提取模块除了提取发送方和/或接收方的特征外，还提取发送方和/或接收方的攻击方式，攻击方式可包括释放病毒、侵占流量、释放代码、安装不明应用等，若有发送方和/或接收方的的攻击方式与攻击方数据库13内的攻击模式一致，将发送方和/或接收方标记为异常通信方。
作为本发明的一种优选方式，包括：云端处理器2。云端处理器2与攻击方数据库13连接，攻击方数据库13向云端数据库输出攻击方数据库13内的攻击方特征。云端处理器2向攻击方数据库13输出更新的攻击方特征。
云端处理器2与攻击方数据库13互相更新数据，若云端处理器2获取到新数据，则云端处理器2将该新数据先所述攻击方数据库13输出，反之亦然。
作为本发明的一种优选方式，包括：流量监测模块11监测流量用途。流量用途包括隐藏用途与公开用途，若流量监测模块11监测到发送方和/或接收方为公开流量，则将该发送方和/或接收方的流量用途标记为公开用途。若流量监测模块11监测到发送方和/或接收方为未知流量，则将发送方和/或接收方标记为隐藏用途。若被标记为隐藏用途，则该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
实施例二
参考图3-6为例。
一种网络安全风险评估系统的工作方法，步骤包括：
流量监测模块11定时对用户终端1的流量进行监测。
流量监测模块11对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方。
攻击提取模块对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征。
攻击方数据库13根据存储的已知攻击方的特征对攻击提取模块提取的攻击方特征进行比对。
若该发送方和/或接收方与攻击方数据库13内的数据相同，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
流量判定模块14对异常流量根据发送方和/或接收方的类型进行流量类型判定。
若发送方和/或接收方的流量值超出该发送方和/或接收方的限定流量值，则流量判定模块14将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端1通信时异常提示模块15向用户终端1推送异常信号。
作为本发明的一种优选方式，步骤包括：
攻击提取模块提取发送方和/或接收方的攻击方式。
将攻击方式向攻击方数据库13输出。
攻击方数据库13比对当前攻击方式与攻击方攻击模式。
攻击方数据库13若比对成功，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
作为本发明的一种优选方式，步骤包括：
攻击方数据库13向云端数据库输出攻击方数据库13内的攻击方特征。
云端处理器2向攻击方数据库13输出更新的攻击方特征。
作为本发明的一种优选方式，步骤包括：
流量监测模块11监测流量用途。
若流量监测模块11监测到发送方和/或接收方为未知流量，则将发送方和/或接收方标记为隐藏用途。
若被标记为隐藏用途，则该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种网络安全风险评估系统，其特征在于，包括：用户终端；
所述用户终端包括流量监测模块、攻击提取模块、攻击方数据库、流量判定模块、异常提示模块；
所述流量监测模块用于定时对用户终端的流量进行监测，流量包括上行流量、下行流量；所述流量监测模块对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方；
所述攻击提取模块用于对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征；
所述攻击方数据库用于存储已知攻击方的特征，并根据存储的已知攻击方的特征对所述攻击提取模块提取的攻击方特征进行比对，若该发送方和/或接收方与所述攻击方数据库内的数据相同，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
所述流量判定模块用于对异常流量根据发送方和/或接收方的类型进行流量类型判定，若发送方和/或接收方的流量值超出该发送方和/或接收方的限定流量值，则所述流量判定模块将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端通信时所述异常提示模块向用户终端推送异常信号。
2.根据权利要求1所述的一种网络安全风险评估系统，其特征在于，包括：所述攻击方数据库还存储有攻击方攻击模式；所述攻击提取模块提取发送方和/或接收方的攻击方式，并将攻击方式向所述攻击方数据库输出；所述攻击方数据库若比对成功，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
3.根据权利要求1所述的一种网络安全风险评估系统，其特征在于，包括：云端处理器；所述云端处理器与所述攻击方数据库连接，所述攻击方数据库向所述云端数据库输出攻击方数据库内的攻击方特征；所述云端处理器向所述攻击方数据库输出更新的攻击方特征。
4.根据权利要求1所述的一种网络安全风险评估系统，其特征在于，包括：流量监测模块监测流量用途；流量用途包括隐藏用途与公开用途，若流量监测模块监测到发送方和/或接收方为公开流量，则将该发送方和/或接收方的流量用途标记为公开用途；若流量监测模块监测到发送方和/或接收方为未知流量，则将发送方和/或接收方标记为隐藏用途；若被标记为隐藏用途，则该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种网络安全风险评估系统的工作方法，其特征在于，步骤包括：
流量监测模块定时对用户终端的流量进行监测；
流量监测模块对超出预设流量阈值的异常流量进行截取，并截取该异常流量的发送方和/或接收方；
攻击提取模块对异常流量发送方和/或接收方进行通信，提取异常流量发送方和/或接收方的特征；
攻击方数据库根据存储的已知攻击方的特征对所述攻击提取模块提取的攻击方特征进行比对；
若该发送方和/或接收方与所述攻击方数据库内的数据相同，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
流量判定模块对异常流量根据发送方和/或接收方的类型进行流量类型判定；
若发送方和/或接收方的流量值超出该发送方和/或接收方的限定流量值，则所述流量判定模块将该发送方和/或接收方标记为异常通信方；
若发送方和/或接收方被标记为异常通信方，则在该发送方和/或接收方与用户终端通信时所述异常提示模块向用户终端推送异常信号。
6.根据权利要求5所述的一种网络安全风险评估系统的工作方法，其特征在于，步骤包括：
攻击提取模块提取发送方和/或接收方的攻击方式；
将攻击方式向所述攻击方数据库输出；
攻击方数据库比对当前攻击方式与攻击方攻击模式；
攻击方数据库若比对成功，则将该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
7.根据权利要求5所述的一种网络安全风险评估系统的工作方法，其特征在于，步骤包括：
攻击方数据库向云端数据库输出攻击方数据库内的攻击方特征；
云端处理器向攻击方数据库输出更新的攻击方特征。
8.根据权利要求5所述的一种网络安全风险评估系统的工作方法，其特征在于，步骤包括：
流量监测模块监测流量用途；
若流量监测模块监测到发送方和/或接收方为未知流量，则将发送方和/或接收方标记为隐藏用途；
若被标记为隐藏用途，则该发送方和/或接收方标记为异常通信方。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910078697.7A CN109842622A (zh) | 2019-01-28 | 2019-01-28 | 一种网络安全风险评估系统及其工作方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910078697.7A CN109842622A (zh) | 2019-01-28 | 2019-01-28 | 一种网络安全风险评估系统及其工作方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109842622A true CN109842622A (zh) | 2019-06-04 |
Family
ID=66884238
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910078697.7A Pending CN109842622A (zh) | 2019-01-28 | 2019-01-28 | 一种网络安全风险评估系统及其工作方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109842622A (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101719824A (zh) * | 2009-11-24 | 2010-06-02 | 北京信息科技大学 | 一种基于网络行为检测的信任度评估系统和方法 |
| CN101854081A (zh) * | 2010-02-08 | 2010-10-06 | 广东电网公司中山供电局 | 数字化变电站的goose通信链路监视方法及其系统 |
| CN102123396A (zh) * | 2011-02-14 | 2011-07-13 | 恒安嘉新(北京)科技有限公司 | 基于通信网的手机病毒和恶意软件的云检测方法 |
| CN106911675A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-06-30 | 中国移动通信集团设计院有限公司 | 一种手机恶意软件预警方法和装置 |
| CN107092830A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-08-25 | 武汉虹旭信息技术有限责任公司 | 基于流量分析的ios恶意软件预警和检测系统及其方法 |
| CN108777679A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-09 | 深信服科技股份有限公司 | 终端的流量访问关系生成方法、装置和可读存储介质 |
| US10146609B1 (en) * | 2016-07-08 | 2018-12-04 | Splunk Inc. | Configuration of continuous anomaly detection service |
| CN109088869A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-25 | 北京科东电力控制系统有限责任公司 | Apt攻击检测方法及装置 |
| CN109257393A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-01-22 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于机器学习的xss攻击防御方法及装置 |
-
2019
- 2019-01-28 CN CN201910078697.7A patent/CN109842622A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101719824A (zh) * | 2009-11-24 | 2010-06-02 | 北京信息科技大学 | 一种基于网络行为检测的信任度评估系统和方法 |
| CN101854081A (zh) * | 2010-02-08 | 2010-10-06 | 广东电网公司中山供电局 | 数字化变电站的goose通信链路监视方法及其系统 |
| CN102123396A (zh) * | 2011-02-14 | 2011-07-13 | 恒安嘉新(北京)科技有限公司 | 基于通信网的手机病毒和恶意软件的云检测方法 |
| US10146609B1 (en) * | 2016-07-08 | 2018-12-04 | Splunk Inc. | Configuration of continuous anomaly detection service |
| CN106911675A (zh) * | 2017-02-09 | 2017-06-30 | 中国移动通信集团设计院有限公司 | 一种手机恶意软件预警方法和装置 |
| CN107092830A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-08-25 | 武汉虹旭信息技术有限责任公司 | 基于流量分析的ios恶意软件预警和检测系统及其方法 |
| CN108777679A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-09 | 深信服科技股份有限公司 | 终端的流量访问关系生成方法、装置和可读存储介质 |
| CN109088869A (zh) * | 2018-08-14 | 2018-12-25 | 北京科东电力控制系统有限责任公司 | Apt攻击检测方法及装置 |
| CN109257393A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-01-22 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于机器学习的xss攻击防御方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 洪云峰: ""基于异常流量监测的智能手机恶意软件检测研究"", 《万方》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108111312B (zh) | 一种基于区块链的智能终端安全通信方法 | |
| CN100531073C (zh) | 一种基于状态检测的协议异常检测方法及系统 | |
| CN106953855B (zh) | 一种对iec61850数字变电站goose报文的入侵检测的方法 | |
| CN107733851A (zh) | 基于通信行为分析的dns隧道木马检测方法 | |
| CN100581170C (zh) | 一种基于三元对等鉴别可信网络连接的可信网络管理方法 | |
| CN103957203B (zh) | 一种网络安全防御系统 | |
| CN101162992B (zh) | 容忍入侵的密码协议安全运行防护方法和系统 | |
| CN107025407A (zh) | 一种office文档文件的恶意代码检测方法及系统 | |
| CN107222491A (zh) | 一种基于工业控制网络变种攻击的入侵检测规则创建方法 | |
| CN106685984A (zh) | 一种基于数据包捕获技术的网络威胁分析系统及方法 | |
| KR100615080B1 (ko) | 컴퓨터 네트워크상에서 악성 봇과 웜에 대한 규칙기반탐지패턴을 자동 생성하기 위한 방법 | |
| CN109600362A (zh) | 基于识别模型的僵尸主机识别方法、识别设备及介质 | |
| CN102223267A (zh) | 一种ids的检测方法及检测设备 | |
| CN109669940A (zh) | 一种基于区块链的主侧链分布式存储方式 | |
| CN107196972A (zh) | 一种认证方法及系统、终端和服务器 | |
| CN107426159A (zh) | 基于大数据分析的apt监测防御方法 | |
| CN106341303B (zh) | 基于邮件用户行为的发件人信誉生成方法 | |
| CN201398200Y (zh) | 一种分布式网络信息安全单向传输系统 | |
| CN109842622A (zh) | 一种网络安全风险评估系统及其工作方法 | |
| CN109858510A (zh) | 一种针对HTTP协议ETag值隐蔽通信的检测方法 | |
| CN106357785A (zh) | 一种消息推送方法及装置 | |
| CN101888296A (zh) | 一种影子用户检测方法、装置、设备和系统 | |
| CN107277070A (zh) | 一种计算机网络入侵防御系统及入侵防御方法 | |
| CN109167767A (zh) | 一种对于DHCP架构的DDoS攻击防御系统的工作方法 | |
| CN112995130B (zh) | 一种电力物联网数据传输系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190604 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |