基于流感知的复杂网络应用识别模型

;传统协议识别技术多以单网络流为识别手段,不能应对复杂网络应用多服务、多协议等特性,因此在面对复杂网络应用识别时严重失效。针对复杂网络应用的识别难题,提出了一种流感知模型,从空间、时间和流量3个维度来刻画复杂网络应用的通信特性,深度分析并挖掘了复杂网络应用的行为和状态特征;基于此模型,提出了一套快速识别复杂网络应用的方法和架构。实验结果表明,流感知模型能有效识别复杂网络应用,具有良好的识别效果。

一种基于行为链的Android应用隐私窃取检测方法

本文针对Android应用中普遍存在的用户隐私窃取问题,提出了基于行为链的应用隐私窃取行为检测方法,该方法能细粒度地定位Android应用中存在的信息泄露源和信息泄露点,利用WxShall算法快速计算信息泄漏源和信息泄露点之间的可达性,自动化地追踪Android应用中存在的隐私信息传递路径,实现了对Android应用中隐私窃取行为的完整检测和分析.对1259款应用检测结果表明,本方法正确性超过95.1%,算法复杂度仅为WarShall算法的5.45%,检测效果优于Androgurad和Kirin.

网络流场:理论和方法

随着互联网的迅猛发展,网络运营部门和网络管理部门迫切需要分析网络的运行状况,以保证网络的可用性、稳定性和安全性。然而,目前对网络运行状况的分析难度正逐渐增大,用户数量的快速增长,网络带宽的不断增加,网络流量的频繁变化以及新应用日趋复杂等,均给网络流量分析带来了巨大的挑战。因此,为了解决目前网络分析技术面临的难题和挑战,提出了一种网络流量分析的新型方法——网络流场理论和方法。网络流场不仅关注如数据包及网络流等"硬性"指标,而且更关注网络中的流量分布和发展趋势,因此能反映出网络流的分布以及节点之间的关系,从而反映网络的社会属性。网络流场以全新的视角对网络进行剖析,并进行定性和定量的分析,不仅能分析网络流量的基本信息,而且可以挖掘网络中的隐含信息,如时序关系、状态转换关系、私有网络拓扑、关键节点和关键路径等。实验结果表明,网络流场可以取得很好的分析效果,网络流场理论既可以有效地为现有的网络管理及网络分析提供更高层次的研究架构和研究模型,指导网络管理、分析、测量及安全保障等领域的研究和实践,又有利于网络的发展和技术的进步。

秸秆资源海量存储系统的设计与实现

海量数据资源的存储和保护是目前信息存储技术中的重要问题.采用磁盘阵列进行数据存储并保护数据安全,同时利用双机热备技术保护系统的持续运行是目前海量数据存储和管理的最佳解决方案之一.依据建立秸秆资源基础数据库的需求,分析研究了不同磁盘阵列模式的固性及特点,提出新的磁盘阵列选择方法,设计实现了磁盘阵列及双机热备系统,最终建立了合理的秸秆资源基础数据库海量存储系统,实现了"数据永不丢失,系统永不停机"的要求.同时,大规模的数据与信息资源平台的建立既满足了相关研究人员的研究需求,也为广大农民群众提供了丰富的应用信息及知识.