[00306341]基于深度学习的网络安全检测技术
交易价格：
面议
所属行业：
信息安全
类型：
非专利
技术成熟度：
通过小试
交易方式：
技术转让
联系人：
集美大学
进入空间
所在地：福建厦门市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
信息化时代，伴随互联网高速发展，病毒、木马等恶意代码和钓 鱼网站、非法域名等恶意网站给网络安全带来了众多问题。传统的规 则匹配和黑白名单的检测方式难以适应日益复杂的恶意代码变种和 快速生成的恶意域名。
团队基于深度学习和自然语言处理方法，分别针对网络恶意代码 和恶意域名研究了智能化检测方法。通过对大量特征表示方法和深度 学习方法的对比实验，能有效提取样本中恶意信息，并实现检测判定。 结合来自网络安全企业的实测数据，经测试，检测准确率达到96%以 上。并针对生产应用部署的需要，对研究成果进行了工程化设计和优 化。
研究成果可以分别应用于：
1.SQL注入、WebShell等恶意代码的智能化实时检测；
2.恶意域名的动态检测；
3.目标网站的健康状况实时及长期监控并预警。
二、 预期市场前景与效益
在网络安全威胁日益复杂的形势下，可为企业网站用户提供网络 安全服务，具有良好的市场前景与效益。
三、 合作方式
技术合作。
信息化时代，伴随互联网高速发展，病毒、木马等恶意代码和钓 鱼网站、非法域名等恶意网站给网络安全带来了众多问题。传统的规 则匹配和黑白名单的检测方式难以适应日益复杂的恶意代码变种和 快速生成的恶意域名。
团队基于深度学习和自然语言处理方法，分别针对网络恶意代码 和恶意域名研究了智能化检测方法。通过对大量特征表示方法和深度 学习方法的对比实验，能有效提取样本中恶意信息，并实现检测判定。 结合来自网络安全企业的实测数据，经测试，检测准确率达到96%以 上。并针对生产应用部署的需要，对研究成果进行了工程化设计和优 化。
研究成果可以分别应用于：
1.SQL注入、WebShell等恶意代码的智能化实时检测；
2.恶意域名的动态检测；
3.目标网站的健康状况实时及长期监控并预警。
二、 预期市场前景与效益
在网络安全威胁日益复杂的形势下，可为企业网站用户提供网络 安全服务，具有良好的市场前景与效益。
三、 合作方式
技术合作。
