安全协议形式化分析方法研究综述

介绍了安全协议的基本概念和分类,然后对安全协议形式化分析方法进行了详细介绍,包括基于模态逻辑的方法、基于模型检测的方法、基于定理证明的方法和基于可证明安全性理论的方法。其中,基于模型检测的方法是目前应用最广泛的一种方法,因此详细介绍了一些常用的基于模型检测方法的工具。最后,总结了当前安全协议形式化分析方法的研究热点和未来的发展方向。

基于果蝇算法和卷积神经网络的入侵检测研究

提出一种基于果蝇算法(FOA)和卷积神经网络(CNN)的入侵检测方法。FOA实现训练数据的均衡,并结合新型CNN结构(1个输入层、3个卷积层、2个池化层和2个全连接层)改善不均衡数据对入侵检测的影响。研究使用了OpenStack数据集,包含正常数据和4类攻击数据。数据特征经处理后转换为灰度图作为CNN的输入数据。实验结果表明:该方法显著提高了入侵检测系统的分类平均精确率,克服了不均衡训练数据的负面影响,实现了CNN在入侵检测中的应用。可为提高入侵检测系统的准确性和可信度提供参考。