在国内 100 多个地区上千家单位推广应用, 近三年直接经济效益亿元已成为我国网络安全基础设施建设产业发展的基本准则, 在保卫国家安全, 促进我国网络安全产业技术进步和健康发展等方面发挥了重要作用, 取得重大社会效益客观评价 : 1 国内评价 2016 年由方滨兴院士主持的鉴定

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修夏
5 years ago
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1 项目名称 : 基于免疫的网络环境威胁感知与动态风险控制技术及应用提名单位意见 : 我单位认真审阅了提名书材料, 提名书材料属实, 符合填写要求该成果针对我国对网络安全风险管控相关技术和产品的迫切需要, 自主研发而成, 是我国网络安全建设中必不可少的关键核心技术和重要设备, 在安全性功能性能等诸多方面都有很高的要求, 有很大的开发难度在历时 15 年的研发工作中, 项目组对网络环境威胁变化感知及动态风险控制技术进行了深入研究, 获得发明专利授权 27 项制定国家标准 6 项, 行业标准 6 项, 出版网络安全系列专著教材 10 本, 在国际一流刊物发表了一系列的高水平研究论文, 整体技术达到国际先进水平, 在基于免疫的网络环境风险实时量化计算动态风险控制方面处于国际领先水平该成果已在我国党政军机关企事业单位推广应用, 打破了国外厂商政府在网络安全这一领域对我国的长期技术垄断和安全威胁, 实现了我国网络安全核心技术的国产化 ; 填补了国标 / 行标等在风险评估访问控制抗抵赖机密性完整性安全审计和报警等关键领域的 18 项空白, 已成为我国信息安全基础设施建设产业发展的基本准则, 在保卫国家安全, 促进我国信息安全产业技术进步和健康发展等方面发挥了重要作用, 取得重大社会和经济效益提名该项目为四川省科技进步奖项目简介 : 网络环境威胁变化感知与动态风险控制是网络空间信息对抗的核心关键技术, 也是我国党政军信息化进程中必不可少的大型高端装备, 该项目前一直匮乏, 从而导致我国党政网络安全系统存在严重的安全隐患在历时 15 年的研究中, 项目组发明了一系列基于免疫的网络威胁发现及管控方法, 研发成功基于免疫的网络环境威胁感知与动态风险控制系统, 一举攻克了网络威胁发现威胁变化实时定量感知动态风险控制等一系列长期困扰国内外网络安全专家的世界性难题, 显著提高了我国党政军网络信息系统在安全形势日益严峻的网络环境中的可生存能力主要发明如下 : 1) 发明了一种基于人体体温风险预警机制的网络环境威胁变化实时定量计算方法, 通过模拟人体免疫系统抗体浓度随入侵病毒同步动态演化, 以及人体体温风险预警机制, 拥有国际上最大的网络攻击基因库, 攻克了传统网络安全系统无法实时定量刻画网络环境威胁的变化情况这一世界性技术难题 2) 发明了一种基于网络环境威胁变化的动态风险控制方法, 组建了国内外最大的网络防御策略库, 具有 30 多万种网络防御策略, 解决了传统网络安全防御系统只能依据历史经验组织自己的防御策略, 从而导致只能进行静态被动防御, 不能依据当前网络环境威胁变化情况进行主动有针对性的防御这一长期困扰国内外网络安全专家的世界性技术难题, 极大地增强了网络安全防御能力 3) 发明了一种基于免疫的网络威胁自适应发现方法, 具有自学习能力, 拥有对 4 万种网络入侵行为 200 万种病毒的准确检测能力, 解决了传统检测器训练的时空代价呈指数增长的世界性难题 ; 独特的基于连续风险值的威胁判决机制, 克服了传统二值威胁判断的技术缺陷, 显著降低了系统的误报率拥有多达 4 亿条 IP 背景大数据库, 是国内第一个可以商用化的网络追踪溯源产品, 通过基于 IP 背景大数据的网络攻击溯源分析, 可精确到门牌号, 解决了网络攻击追踪溯源这一经典的技术难题, 为构建有威慑力的网络安全防御提供了直接的技术支撑获国家发明专利授权 27 项 ; 制定国家标准 6 项, 行业标准 6 项 ; 在 IEEE Trans 中国科学科学通报等权威杂志发表论文 211 篇 ; 出版专著及教材 10 本 ; 成果列入国家信息安全专项计划, 并进入中国人民解放军重大武器装备计划 ; 人工免疫系统奠基人美国科学院院士 Perelson 在 Information Sciences 上将其列为世界上 7 个新的计算机反病毒安全应用之一, 国际知名网络免疫专家 Srinivasan 在 Artificial Intelligence Review 上认为是世界上 15 个计算机免疫系统典型代表中最好的一个, 以方滨兴院士为首的鉴定委员会认为整体处于国际先进水平, 其中基于免疫的网络环境风险实时量化计算动态风险控制处于国际领先水平

2 在国内 100 多个地区上千家单位推广应用, 近三年直接经济效益亿元已成为我国网络安全基础设施建设产业发展的基本准则, 在保卫国家安全, 促进我国网络安全产业技术进步和健康发展等方面发挥了重要作用, 取得重大社会效益客观评价 : 1 国内评价 2016 年由方滨兴院士主持的鉴定委员会认为项目研究工作难度很大, 研究成果丰富, 在基于免疫的网络环境风险实时量化计算动态风险控制基于免疫的网络威胁自适应发现等方面有重大创新, 研究成果整体处于国际先进水平, 其中基于免疫的网络环境风险实时量化计算动态风险控制处于国际领先水平 2 国际评价成果得到世界各地 500 多名科学家高度正面评价, 因篇幅有限, 以下仅从美洲欧洲亚洲非洲等世界各地挑选一二作为代表 : 人工免疫系统奠基人美国科学院院士 Prof. A. S. Perelson 在信息科学的综述文章中将其列为世界上 7 个新的计算机反病毒安全应用之一 (Information Sciences, 179(10): , 参见附件 ) 国际知名人工免疫专家 Prof. S. Srinivasan 在其综述论文中用 2 个表格共计 11 个指标对世界上 15 个计算机免疫系统典型代表进行分析, 并认为该成果是其中最好的一个 ( 唯一获满分者, 排名第 1), 该文 35 处引用申请人 6 篇文献 (Artificial Intelligence Review, 32:13-43, 参见附件 ) 英国学者 Dr. H.F. Rashvand 美国学者 Prof. L. Harn 西班牙学者 Prof. J.M.A. Calero 等人认为不仅有效地降低了错误否定率和错误肯定率, 而且使系统具备了在持续变化的网络环境中进行自适应调整的能力 (IET Inform. Security, 4(4): , 参见附件 ) 加拿大学者 Prof. W. Banzhaf 认为是一种新的反馈否定选择算法 (Applied Soft Comput, 10:1-35, 参见附件 ) 意大利学者 Prof. U. Fiore 等人认为是最近综合了非线性相空间重构的 AIS 入侵检测方法 (Mobile Inform.Sys, 7: ,, 参见附件 ) 墨西哥学者 Prof. Y.M.Cornelio 等人认为能对特别困难条件下的事件进行预测, 且有更好的决策支持 (Int.J.Comput.Intell.Sys, 4(4): , 参见附件 ) 埃及学者 Prof. W. M. Mostafa 认为具有鲁棒性可扩展性自适应全局分析, 以及高效性等特点, 是智能网络安全系统一种有希望的解决方案 (Applied Soft Comput, 11: , 参见附件 ) 伊朗学者 Prof. Shahaboddin 等人认为具备自适应参数调节以适应未来攻击的能力 (J Netw Comput Appl, 42: , 参见附件 ) 马来西亚学者 Prof.A.H.Hardoroudi 等人认为具有自组织, 自学习, 自适应, 并行管理, 分布式, 多样性等独特的特点, 可被广泛应用于各个领域 (Advanced Information Management and Service (IMS2010), , 参见附件 ) 推广应用情况 : 成果通过国家顶级权威认证, 包括安全部公安部国家保密局军队等, 被列入中国人民解放军重大武器装备计划 ( 参见附件 2.1) 国家信息安全专项计划( 参见附件 2.2) 成果同时还在我国党政系统及企事业单位推广应用, 覆盖全国 22 个省 4 个直辖市 5 个自治区, 包括中共中央组织部中共中央纪律检查委员会国家财政部国家人事部国家外交部国家商务部国家安全部国家审计署最高人民检察院国家工商行政管理局湖南省人民政府浙江省人民检察

3 院四川省人民检察院青海省水利厅山西省纪检委黑龙江省国家密码局云南省委政法委新疆伊犁市人民政府中共西藏自治区委员会等上千家单位, 取得重大经济和社会效益由于篇幅限制, 附件 5.4 仅按行业地域应用规模等列出了部分典型用户情况近 3 年 (2015~ 2017 年 ) 直接经济效益 5.06 亿元, 利润 1.59 亿元应用单位名称应用技术主要应用单位情况表应用的起止时间应用单位联系人 / 电话应用情况中国电子科技集团公司第三十研究所项目整体技术成果赵越近 3 年直接经济效益亿元, 新增利润万元成都卫士通信息产业股份有限公司成都世纪顶点科技有限公司项目整体技术成果项目整体技术成果朱暄李云珠近 3 年直接经济效益亿元, 新增利润万元近 3 年直接经济效益万元, 新增利润万元主要知识产权证明目录 : 知识产知识产权具体权类别名称发明一种网络安全专利风险检测方法国家 ( 地区 ) 发明专授权证书授权号权利人发明人利有效日期编号状态中国 ZL 四川大学李涛有效发明专利发明专利发明专利发明专利发明专利发明专利一种网络安全入侵检测方法一种网络监控与动态取证方法基于虚拟机内外视图交叉比对恶意代码行为检测方法及系统一种网络信息系统容忍入侵的方法一种计算机病毒检测和识别方法一种基于二次否定选择的网络异常检测方法中国 ZL 四川大学李涛有效中国 ZL 四川大学李涛有效中国中国电子科张文政 ; 周安技集团公司 ZL 明 ; 祝世雄 ; 刘第三十研究嘉勇所有效中国 ZL X 四川大学李涛有效中国 ZL X 四川大学李涛有效刘晓洁 ; 李涛 ; 中国 ZL 四川大学陈文 ; 赵辉 ; 胡有效晓勤

4 发明专利发明专利发明专利一种网络攻击危害性评估方法网络信息系统基于家族基因的信任方法一种基于 HTTP 协议头的磁盘地理位置定位方法中国 ZL 四川大学李涛 ; 刘晓洁 ; 赵奎 ; 胡晓勤 ; 有效卢正添 ; 梁刚中国 ZL 四川大学李涛有效梁刚 ; 李涛 ; 刘中国 ZL X 四川大学晓洁 ; 胡晓勤 ; 有效龚勋主要完成人情况表姓名排名行政职务技术职称工作单位完成单位对本项目技术创造性贡献项目负责人, 负责项目组织实施 ;3 个创新点的第 1 主要贡献者, 包括理论基础关键技术实现模型等是所列发明专利 ( 申请李涛 1 教授四川大学四川大学书正文第七部分 )10 项发明专利中的 9 项发明人, 其中 7 项是第 1 发明人,6 项为独立发明人四川大学四川大学 3 个创新点等的第 2 主要贡献者, 包括关键技术研究实现模型等提出了一种基于网络杨进 2 副研究员环境威胁变化的动态风险控制方法, 具备依据当前网络环境威胁的变化情况进行主动有针对性的防御能力陈文 3 副教授四川大学四川大学提出基于免疫的网络威胁动态检测算法, 利用人工免疫检测器对网络特征数据进行检测, 实时发现网络威胁 ; 设计并实现了基于层次聚类的人工免疫检测器训练模型, 包括关键技术研究与算法设计, 实现了人工免疫检测器的动态耐受训练和更新, 为创新点 (3) 做出了创新性贡献赵辉 4 副教授四川大学四川大学建立了风险控制策略知识库, 包括数千条风险控制规则, 防御方法包括电子取证流量控制报警实时阻断等 ; 设计了网络风险控制引擎, 包括关键技术和算法实现, 为创新点 (2) 做出了贡献祝世雄 5 为网络威胁检测模块设计了快速数据报文中国电子中国电子处理方法, 提出了一种快速网络流量处理方高级工程科技集团科技集团法, 可并行处理收到的网络数据报文, 从而师公司第三公司第三加快了网络数据的处理效率, 提升了网络威胁检测模块检测高速网络流量数据中的安十研究所十研究所全威胁的性能, 为发明点 (3) 做出了贡献为网络威胁检测模块设计了快速数据报文成都卫士成都卫士处理方法, 设计了快速网络协处理器, 用于通信息产通信息产循环预处理收到的网络的数据报文, 并提交李新 6 研究员给网络处理器输入缓存, 从而加快了网络数业股份有业股份有据的处理效率, 提升了网络威胁检测模块检限公司限公司测高速网络流量数据中的安全威胁的性能, 为创新点 (3) 做出了贡献

5 中国电子中国电子田波 7 高级工程师科技集团公司第三科技集团公司第三设计了网络风险控制引擎, 包括关键技术和算法实现, 为创新点 (2) 做出了贡献, 方浪 8 工程师龚海澎 9 助理研究员周计 10 工程师十研究所成都世纪顶点科技有限公司成都卫士通信息产业股份有限公司成都世纪顶点科技有限公司十研究所成都世纪顶点科技有限公司成都卫士通信息产业股份有限公司成都世纪顶点科技有限公司负责基于免疫的网络环境威胁感知与动态风险控制系统架构的实现, 包括系统体系结构分析功能模块划分系统工作流程设计, 以及检测器耐受训练免疫进化威胁感知风险控制等关键核心模块的算法实现, 为创新点 (1) (3) 做出了贡献针对动态风险控制策略知识库, 实现了风险控制引擎, 给出了实现原理和实现技术, 为创新点 (3) 做出了贡献实现了风险控制模块, 包括风险控制策略知识库的存储, 风险控制策略的表达检索与更新等关键功能 ; 实现了风险控制引擎, 包括引擎的工作流程实现方式参数调节等工作, 证实了风险控制技术有效性和效率为持续改进并完善风险控制技术提供了重要的参考依据, 为创新点 (2) 做出了贡献完成人合作关系说明 : 本项目由四川大学中国电子科技集团公司第三十研究所成都卫士通信息产业股份有限公司成都世纪顶点科技有限公司四家单位共同完成 2001 年 ~2004 期间主要由四川大学独立研究,2004 年底, 为将本项目研究推向深入, 四川大学与成都卫士通信息产业股份有限公司成立联合项目组, 对本项目有关技术进行更加深入的研究 2012 年, 成都世纪顶点科技有限公司加入本项目联合攻关, 进一步推动了产品定型, 使产品的技术水平达到了国际先进行列, 显著增强了产品与国内外同类产品的竞争力由于本项目研究周期较长, 整个项目先后参与人员近 300 人综合整个项目的研发情况, 并考虑每个研发人员的具体贡献, 项目完成单位四川大学中国电子科技集团公司第三十研究所成都卫士通信息产业股份有限公司成都世纪顶点科技有限公司共同确定了本次成果申报的获奖人及其排名顺序为 : 李涛杨进陈文赵辉祝世雄李新田波方浪龚海澎周计其中, 李涛杨进陈文赵辉来自四川大学, 祝世雄田波来自中国电子科技集团公司第三十研究所, 李新龚海澎来自成都卫士通信息产业股份有限公司, 方浪周记来自成都世纪顶点科技有限公司

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