基于AdaBoost和概率神经网络的入侵检测算法

将AdaBoost算法和概率神经网络结合,提出了一种新的概率神经网络模型ABPNN,基于此模型提出一种新的入侵检测算法.该算法对接收到的网络数据进行分析判断,实现入侵方式的自动分类,并且能对新的入侵行为进行分类和记忆.实验证明该算法在入侵检测系统的检测率和误报率方面都有优越的性能表现.

可信计算与可信云安全框架

在可信计算领域,我国自主发展了完整的体系标准,采用安全可信策略管控下的运算和防护并存的主动免疫的新计算体系结构,以密码为基因实施身份识别、状态度量、保密存储等功能,及时识别"自己"和"非己"成分,从而破坏与排斥进入机体的有害物质。云安全是可信计算当前的重点应用方向,基于可信计算建立主动免疫的可信云安全框架,是解决当前各类云安全问题的重要基础和保障。