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1. (WO2019032745) SYSTÈME ET PROCÉDÉ D'ANALYSE DE FLUX DE RÉSEAU HÔTE DE LOGICIEL MALVEILLANT
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N° de publication : WO/2019/032745 N° de la demande internationale : PCT/US2018/045870
Date de publication : 14.02.2019 Date de dépôt international : 08.08.2018
CIB :
G06F 21/50 (2013.01) ,G06F 21/56 (2013.01) ,G06F 21/00 (2013.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
21
Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
50
Contrôle des usagers, programmes ou dispositifs de préservation de l’intégrité des plates-formes, p.ex. des processeurs, des micrologiciels ou des systèmes d’exploitation
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
21
Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
50
Contrôle des usagers, programmes ou dispositifs de préservation de l’intégrité des plates-formes, p.ex. des processeurs, des micrologiciels ou des systèmes d’exploitation
55
Détection d’intrusion locale ou mise en œuvre de contre-mesures
56
Détection ou traitement de programmes malveillants, p.ex. dispositions anti-virus
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
21
Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
Déposants :
NTT SECURITY CORPORATION [US/US]; 1950 University Avenue East Palo Alto, CA 94303, US
Inventeurs :
TAKAHASHI, Kenji; US
NIEDZWIEDZ, Marek; US
TADEUSIAK, Michal; US
MILCZEK, Jan; US
NAKONIECZNY, Szymon; US
CZAKON, Jakub; US
Mandataire :
LOHSE, Timothy, W.; US
Données relatives à la priorité :
15/673,34109.08.2017US
Titre (EN) MALWARE HOST NETFLOW ANALYSIS SYSTEM AND METHOD
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ D'ANALYSE DE FLUX DE RÉSEAU HÔTE DE LOGICIEL MALVEILLANT
Abrégé :
(EN) A system and method for determining malware threats based on behavior of a host/IP address uses netflow data, white lists, black lists and machine learning classification with a model. A white list generation method may be used and a machine learning model validation method.
(FR) Un système et un procédé de détermination de menaces de logiciel malveillant sur la base du comportement d'une adresse hôte/IP utilisent des données de réseau, des listes blanches, des listes noires et une classification d'apprentissage automatique avec un modèle. Un procédé de génération de listes blanches peut être utilisé ainsi qu'un procédé de validation de modèle d'apprentissage automatique.
front page image
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)