课程思政在信息系统安全教学设计中的探索与实践

为强化立德树人目标,进一步推进课程思政高质量建设,促进专业课与思政理论课同向同行,实现知识目标、能力目标和素养目标的有机统一,结合网络空间安全专业和信息系统安全课程的特点,深入挖掘信息系统安全课程专业知识中蕴含的思政元素,重新设计知识、能力及育人三者同样重要的教学目标,从课程性质、教学目标、课程思政教学设计及内容、教学方法和教学效果等方面对课程进行设计和总结,旨在探索一条能够使专业学习与思政教育相互促进、协同发展的教改之路。

多目标机电子证据的在线收集与分析模型

针对多台目标机和一台取证服务器,可同时在线收集多台计算机的关键证据,并提供案件管理、智能分析等功能,实现证据获取。服务器端主要通过网络通信来获取多台目标机内的证据,并采取知识推理和数据挖掘技术,从大量的电子证据中分析、推理出有效的鉴定结论,改变了目前只能人工对计算机活证据进行分析的现状,提高了工作效率和准确度,具有很大的价值。

粗糙集理论在模式匹配算法中的应用

应用粗糙集进行文本自动分类需要解决的一个核心问题是规则匹配问题。随着文本信息不断地增多,在文本分类系统中,通常忽视训练集的相对固定特性与新文献不断变化之间的矛盾。系统中新文献的快速加入,原有训练出来的分类规则与新文献的匹配能力和分类准确率会变得越来越低,有的新文献在分类规则中根本找不到匹配规则,本文针对上述问题通过研究一种动态类别扩展方法,提出了一种新的模式匹配规则算法。

一种基于知识粒度的关键词提取方法

使用粗糙集中的等价关系来刻画粒度,粗糙集结合粒度计算方法,给出信息决策表的粒度表示,并将信息决策表中的属性重要度值作为启发信息,在相对约简的个数组合上进行Tabu搜索。此方法可避免无用的属性入选,有效去除可省属性及缩减搜索空间,提高了算法的高效性。

一种云取证中间件系统的设计

云计算的快速发展在产生巨大的经济效益的同时,也带来了计算机犯罪问题。针对如何从云中全面、便利地获取到可信、完整的数字证据,提出了一种云取证中间件的设计方法。该方法主要包括远程控制端证据再现、服务端证据分析和监控管理、客户端内存获取和分析3个部分。该设计比传统在线取证方法更符合传统物证技术的要求,提高了取证人员的工作效率和证据的可信度。在Windows 10系统(客户端)和Centos7. 0(服务端)系统上的验证结果表明,该设计是有效和可靠的。

一种IaaS模式下的实时监控取证方法

为了保证云中虚拟机的安全和从云中寻找完整可靠的犯罪证据,提出了基于物理内存分析的实时监控取证方法,设计开发了相应的云监控取证系统,并给出了具体的设计及实现。此系统的代理端只需要在物理主机上运行,通过获取分析主机的物理内存,分析提取IaaS基础设施层一台或者多台物理主机上安装的虚拟机系统内的关键信息。最后在KVM/Xen虚拟化环境中进行了信息的分析提取和异常检测,结果表明该方法能够获取到云平台中虚拟机的关键证据信息,能对虚拟机中的异常行为进行检测,可有效防止虚拟主机运行恶意软件、违法犯罪等问题。

面向智能电网的工业网络安全防护管控关键技术与应用

智能电网是现代信息技术、通信技术、自动控制技术与电网基础设施有机融合的新型电网,目前已成为解决21世纪全球能源问题的重大战略,其安全问题事关国家安全、社会稳定和经济发展;智能电网因其重要性与开放性,已发展成为网络安全对抗的新战场。智能电网属于典型工业网络,传统互联网安全防护管控技术并不适用于智能电网,其专有软硬件体系结构、网络架构、通信协议等对网络安全技术提出了新挑战。