SDN中基于信息熵与机器学习的DDoS攻击检测模型构建

软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的集中控制特征使得网络管理更加灵活高效,但同时也成为网络攻击的主要对象,其中分布式拒绝服务攻击DDoS是SDN面临的主要威胁之一。结合统计学习和机器学习这2种SDN中常用的检测方法,文章分析了基于信息熵与机器学习算法的DDoS攻击检测模型,并利用信息熵的阈值判断检测出疑似异常流量,再用决策树算法构建的检测模型检测出DDoS攻击。分类检测模型构建了6个特征属性,并通过计算信息增益值筛选出最优特征子集。通过与其他分类算法模型的比较,该模型提高了检测准确性,减少了检测时间。

基于Libpcap的网络入侵分析工具设计

随着互联网的飞速发展,网络应用逐渐深入社会的各个领域,给人们的生活带来了极大的方便,如何保障网络安全问题也越来越受到人们的关注。文章通过对系统的需求和系统实现的可行性分析,并结合网络数据包捕获原理和IP数据报结构等知识,提出基于Libpcap库设计一款网络入侵分析工具。经试验验证,分析工具对数据包的捕获分析取得了较好的效果,较好满足了对中小型网络分析的需求,为下一步网络入侵防范提供了依据。

多速率ad hoc网络的信道忙感知路由协议

为了适应时变的信道条件并获得更好的信道利用率,IEEE 802.11支持多种数据传输速率,但是传统的无线ad hoc网络路由协议不能充分利用多速率,严重制约了网络吞吐量。文章在分析无线媒介接入竞争和冲突退避情况的基础上,提出了一个信道忙感知路由协议(简称CBAR协议);通过跨层设计,利用信道忙率衡量信道的繁忙程度,结合期望传输时间动态衡量链路带宽;同时,由MAC层检测链路连接性,减少HEL-LO分组开销。仿真结果证明,当网络负载增加时,该路由协议能均衡网络负载,有效地减少冲突开销,从而提高了网络的整体性能。

基于问题导向的新时代高职生思政教育路径探究

紧扣高校思想政治教育育人要求与使命,研析当前高职学生思政教育工作的现实问题,结合辅导员、专业课教师和思政课教师等大学生思政教育主体的地位和作用,从多位一体队伍建设、依托智能化信息技术手段实施“精准思政”、强化学生工作机制保障等方面,创新优化高职大学生思想政治教育工作路径。