申请/专利权人:暨南大学
申请日:2024-03-07
公开(公告)日:2024-04-09
公开(公告)号:CN117857224A
主分类号:H04L9/40
分类号:H04L9/40;G06N20/00;H04L61/4511
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开
摘要:本发明公开了一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法,涉及网络安全领域。所述方法包括:获取包括多POV的授权依赖元素的DNS授权依赖样本;利用专家经验,对DNS授权依赖样本进行评估标注,构建安全风险评估数据集;基于特征选择方法,从安全风险评估数据集中选取出多POV特征子集;利用多POV特征子集训练机器学习模型,得到DNS授权安全评估模型;获取待评估DNS授权信息,利用DNS授权安全评估模型输出DNS授权依赖安全评估结果。相较于现有技术,本发明所述方法计算速度快、评估准确性高、可解释性强,所构建的DNS授权安全评估模型具有高效高鲁棒的特性。
主权项:1.一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法,其特征在于,包括:获取包括多POV的授权依赖元素的DNS授权依赖样本;利用专家经验,对所述DNS授权依赖样本进行评估标注,构建安全风险评估数据集;基于特征选择方法,从所述安全风险评估数据集中选取出多POV特征子集;利用所述多POV特征子集训练机器学习模型,得到DNS授权安全评估模型;获取待评估DNS授权信息,利用所述DNS授权安全评估模型输出DNS授权依赖安全评估结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 暨南大学 一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法
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