高校邮件系统平均每月面临数万次的暴力破解认证攻击,攻击者会使用简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocal,SMTP)认证的方式对高校师生邮件账号进行暴力破解认证,尤其是分布式暴力破解和低频慢速暴力破解难以识别检测,是导致...高校邮件系统平均每月面临数万次的暴力破解认证攻击,攻击者会使用简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocal,SMTP)认证的方式对高校师生邮件账号进行暴力破解认证,尤其是分布式暴力破解和低频慢速暴力破解难以识别检测,是导致邮件服务器面临资源消耗及账户安全问题的巨大威胁。因此,有必要设计一种面向异常行为的邮件访问控制网关,通过分析邮件日志捕获异常攻击行为,动态阻断恶意互联网协议(Internet Protocal,IP)攻击。测试结果表明,该网关通过分析邮件日志、抽取安全事件、捕获异常行为特征,构建了特征规则;基于漏桶算法捕获低频、分布式暴力破解的恶意IP,联动防火墙实现了对恶意IP的动态封禁及解除;设计、实现访问控制网关并应用于校园网,成功阻断了62%的攻击流量。展开更多
文摘高校邮件系统平均每月面临数万次的暴力破解认证攻击,攻击者会使用简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocal,SMTP)认证的方式对高校师生邮件账号进行暴力破解认证,尤其是分布式暴力破解和低频慢速暴力破解难以识别检测,是导致邮件服务器面临资源消耗及账户安全问题的巨大威胁。因此,有必要设计一种面向异常行为的邮件访问控制网关,通过分析邮件日志捕获异常攻击行为,动态阻断恶意互联网协议(Internet Protocal,IP)攻击。测试结果表明,该网关通过分析邮件日志、抽取安全事件、捕获异常行为特征,构建了特征规则;基于漏桶算法捕获低频、分布式暴力破解的恶意IP,联动防火墙实现了对恶意IP的动态封禁及解除;设计、实现访问控制网关并应用于校园网,成功阻断了62%的攻击流量。
文摘在下肢康复机器人的康复训练过程中,模型参数、环境干扰等不确定性因素会影响机器人轨迹跟踪的精度。针对这一问题,提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的自适应补偿控制,该控制方法能够提高机械系统轨迹跟踪的精确性。首先,设计一款具有4种工作模式、运动稳定的闭链卧式下肢康复机器人结构;然后,利用拉格朗日方法求解动力学名义模型,将康复装置的模型参数以及外界干扰等不确定性因素分离出来,并设计基于RBF神经网络的自适应补偿算法对其进行逼近控制;最后,通过Matlab/Simulink环境对其进行仿真验证,证明了该控制策略的有效性。结果显示,在人体步态曲线轨迹跟踪中,提出的基于RBF神经网络的自适应补偿算法相比传统的模糊比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制的方法响应速度快、跟踪效果好,且髋关节和膝关节轨迹跟踪的角度误差峰值分别为0.08°和0.13°,远小于患者下肢在康复运动中的转动角度。设计了单腿样机试验,试验结果表明,采用的RBF补偿自适应控制器能够实现高精度的跟踪结果,也能够满足患者在康复训练中安全性的要求。
