基于多策略的CDN加速域名识别与分析研究

CDN加速机制可以提升网站访问速度,隐藏主服务器真实IP地址。针对CDN加速域名真实IP地址难以获取的问题,提出一种基于多策略的CDN加速域名识别与分析方法。通过多地ping指令查询、综合站点查询、DNS历史记录查询等多种策略,借助互联网公开平台查询源站点真实IP地址。对已停用的域名,通过子域名、兄弟域名历史记录查询,尝试获取源站点IP地址。提出的多策略CDN加速域名识别与分析方法均通过互联网公开平台完成查询。实际测试表明,该方法可较好地应用于CDN加速域名的识别与分析。

EDN1基因遗传多态性与糖尿病肾病的相关性研究

目的 探讨EDN1基因的遗传多态性对汉族2型糖尿病肾病发生的影响。方法 选取2020年1月至12月就诊华北石油管理局总医院汉族2型糖尿病患者120例,包括60例2型糖尿病肾病患者和60例性别、年龄相匹配的未患糖尿病肾病的2型糖尿病患者。通过聚合酶链反应(PCR)技术检测EDN1 rs5370基因位点的多态性。结果 糖尿病肾病组血清总胆固醇、三酰甘油、低密度脂蛋白、血清尿素氮、血清肌酐和血清尿酸显著高于非糖尿病肾病组(P<0.05)。EDN1基因的rs5370等位基因在糖尿病肾病组与非糖尿病肾病组间分布存在显著差异。携带T/T基因型的个体相比于携带G/G基因型的个体,糖尿病肾病的发生风险显著降低[OR=0.357, 95%CI(0.132、0.963),P=0.042]。此外,携带等位基因T的个体相比于携带等位基因G的个体,其糖尿病肾病的风险也显著降低[OR=0.565,95%CI(0.339、0.942),P=0.029]。结论 EDN1基因的rs5370多态性可能与2型糖尿病肾病的发生风险相关,T等位基因可能对糖尿病肾病发生具有保护作用。

基于大数据赋能的PCDN业务识别技术研发

随着宽带中国、三千兆改造、提速降费等战略部署,河南联通家宽用户上行带宽不断提高,部分投机商户利用业务漏洞采用汇聚捆绑等技术手段,通过路由器、智能网络盒子等带有PCDN功能的设备,为抖音、哔哩哔哩、京东等厂家提供边缘计算加速服务,赚取带宽租赁的收益。文章基于大数据赋能实现PCDN业务识别技术研发,实现对大规模汇聚捆绑带宽干扰网络良性发展行为的管控。

基于RF-RNN模型的DNS隐蔽信道检测方法

为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类,通过深度学习方法挖掘更高阶的特征表示。实验结果表明,与单一模型相比,该方法在检测准确性和健壮性方面均取得了显著提升。

一种基于DNS的零信任增强认证系统设计

针对当前大量HTTPS应用复用证书存在安全风险问题,借鉴了零信任模型中安全策略动态授权的思路,提出了一种基于现有互联网基础设施DNS来扩展增强认证功能的方案,通过在现有DNS权威服务器上额外配置增强的认证信息来对HTTPS访问请求进行动态认证,从而能实时验证当前HTTPS证书的安全状态。该方案通过可信易得的DNS基础设施解决了当前普遍存在的HTTPS证书复用带来的安全问题,是一种灵活高效并且可扩展的零信任安全增强认证架构。

DNS核心稳定训练结合局部针刺运动对脑卒中后偏瘫患者步行及姿势控制能力的影响

目的:探讨动态神经肌肉稳定技术(Dynamic Neuromuscular Stabilization,DNS)下的核心稳定训练结合局部针刺运动方案对脑卒中后偏瘫患者步行及姿势控制能力的影响。方法:选取2022年3月~2022年9月在郴州市第一人民医院就诊的脑卒中患者90例,按随机数字表分为对照组(n=45)和观察组(n=45),对照组采用常规康复训练,观察组在此基础上增加DNS核心稳定训练结合局部针刺运动疗法。治疗8周后,对比并分析治疗前后两组患者步态时空参数中步长、步速、步频参数;步态时相参数中双支撑相占步态周期百分比、患侧单支撑相占步态周期百分比、步行周期参数;脑卒中患者姿势控制量表(Posture assessment of stoke scale,PASS)量表、Tinnetti(Performance-Oriented Assessment of Mobility)量表及Fugl-Meyer下肢运动功能(FMA-LE)量表评分数据。结果:治疗后,两组步长、步速、步频参数、双支撑相占步态周期百分比、患侧单支撑相占步态周期百分比、Tinnetti评分、PASS评分及FMA评分均显著高于治疗前(P<0.05),步行周期显著低于治疗前(P<0.05),且观察组治疗后步长、步速、步频参数、双支撑相占步态周期百分比、患侧单支撑相占步态周期百分比、PASS评分、Tinnetti评分及FMALE评分均显著高于对照组(P<0.05),步行周期则低于对照组(P<0.05)。结论:DNS核心稳定训练结合局部针刺运动可提高脑卒中后偏瘫患者核心稳定及姿势控制能力,改善步行功能。

基于无监督学习的DNS隧道检测

文章利用局域网中DNS服务器的历史流量数据通过无监督训练生成DNS隧道检测模型,计算待检测流量数据所对应的特征向量与DNS隧道检测模型提供的正常流量矩阵之间的马氏距离,并基于马氏距离来进行DNS隧道异常识别。根据局域网中内部DNS服务器的历史流量数据进行DNS隧道检测模型的训练,从而使得训练后的DNS隧道检测模型适应于不同的网络环境,提高了对DNS隧道异常的识别精度,保证了DNS隧道检测的准确性。

基于AWX的DNS自动化运维管理探究

为提高企业IT系统的效率、可靠性及安全性,基于AWX的DNS自动化运维管理,研究AWX作为自动化工具在DNS管理中的应用,利用其功能简化DNS配置及部署,为IT基础设施的发展及创新提供参考。

香蕉皮防治2型DN作用机制的网络药理学研究

目的:为了系统全面地阐明羽扇豆酮原料药材香蕉皮防治2型DN的潜在分子机制。方法:通过中国知网、维普网、万方数据知识服务平台、Pubmed等文献数据检索香蕉皮的化学成分,根据文献对活性成分防治DN的报道,同时在TCMSP数据库中以口服生物利用度(OB ≥ 30%)和类药性分析(DL ≥ 0.18)参数,筛选香蕉皮的活性成分。从TCMSP、Swiss Target Prediction、PhamMapper数据库中获取活性成分的蛋白靶点,在OMIM、GeneCards数据库检索2型DN相关靶点,通过UniProt数据库将活性成分和疾病靶点转换为基因名称。取活性成分和疾病的交集靶点,利用STRING数据库建立蛋白互作网络(PPI)。在Cytoscape软件中对PPI网络进行分析,根据网络拓扑参数筛选出关键靶点,进行可视化,并建立“成分–靶点–疾病”网络。同时将关键靶点导入到Metascape数据库进行GO及KEGG富集分析,获取香蕉皮防治2型DN的生物过程及信号通路。最后,从PDB数据库获取靶点蛋白晶体结构,利用AutoDock软件对活性成分及靶点蛋白进行分子对接模拟验证,并将结果可视化。结果:通过OB、DL筛选及文献对化学成分防治2型DN的报道,获得9个活性成分分别为槲皮素、儿茶素、β-胡萝卜素、新叶黄素、羽扇豆酮、阿魏酸、芦丁、没食子酸、柚皮苷;并筛选得到共计960个活性成分靶点和1078个疾病靶点,通过取两者的交集共得到179个香蕉皮防治2型DN的潜在作用靶点,绘制得到蛋白互作网络图。在Cytoscape软件中根据网络拓扑参数进一步筛选出INS、ALB、AKT1、IL6、TNF、VEGFA、TP53、EGFR、CASP3、MAPK8、CXCL8、MAPK1等28个关键靶点。GO功能富集分析得到氧化应激、细胞对氧化应激的反应、DNA结合转录因子活性的正调控、细胞对活性氧的反应、细胞对脂多糖的反应等1178个条目,涉及生物过程1102条,细胞组成34条,分子功能45条。KEGG信号通路富集得到AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、TNF-信号通路、Toll样受体信号通路、FoxO信号通路、MAPK信号通路、HIF-1信号通路、催乳素信号通路等130条信号通路。分子对接结果显示,除化合物芦丁、柚皮苷与靶蛋白ALB结合活性较差外,网络药理学所预测的其他活性成分与关键靶点INS、ALB、AKT1均具有较好的结合活性。结论:运用网络药理学方法初步揭示了香蕉皮防治2型DN的活性成分除羽扇豆酮外,还有多种活性成分在共同发挥作用,表明香蕉皮多成分、多靶点、多途径防治2型DN的整体调节作用特点,为香蕉皮活性成分与实验研究提供科学依据。

基于智能DNS与反向代理实现Web应用系统IPv6网络部署与IPv4网络安全加固

基于下一代互联网核心技术IPv6具有地址空间足够大、安全性更高、服务质量更好、支持终端设备移动等特性,高校的信息化发展在逐步推进IPv6网络部署与信息系统的IPv6网络应用。然而,在高校推进应用系统的IPv6网络部署访问过程中,仍然存在部分底层网络设备不支持IPv6协议、安全设备无法做到全面管控等问题。为尽可能不改变当前学校网络架构,不影响当前学校应用系统的IPv4网络访问,提出了基于智能DNS与反向代理设备实现高校Web应用系统IPv6网络部署与访问的技术方法。该技术方法具有实现原理简单、稳定性强、安全性高、易维护等特性,通过联动部署,实现了学校应用系统的IPv6网络访问与IPv4访问安全加固,为高校校园网IPv6网络应用部署提供了参考实践。

CentOS系统下DNS服务器配置与实现

基于CentOS 8系统讲解了DNS服务器的作用,并介绍了DNS服务器的安装方法,以及配置和管理DNS服务器的具体步骤。

浅析DN450钢管焊接过程中的质量控制

为解决DN450钢管焊接过程中的质量控制问题,本文以临潭县中部片区供水工程中为例,对DN450钢管焊接过程进行全面研究,提出了包括优化焊接环境、焊接设备控制等在内的一系列措施,以期为相关人员提供参考。

DN2400玻璃钢夹砂管在引江济淮工程中的应用及经济效益分析

研究建立多级评价指标体系,并通过层次分析法分配权重;采用改进的径向基函数神经网络,结合遗传算法优化网络参数,以增强模型的鲁棒性和预测精度。研究结果显示,研究方法在模型稳定性和损失最小化方面表现最佳。经济效益分析显示,玻璃钢夹砂管在运营维护成本节约59.93%,节能效益提高118.97%,折旧与摊销成本降低28.15%,显著降低运营维护成本。研究表明,玻璃钢夹砂管在水利工程中具有经济适用性,可为工程材料选择提供决策依据。

DNS信道传输加密技术:现状、趋势和挑战

DNS作为重要的互联网基础设施,其明文传输的特点带来很多隐私安全风险.DoH、DoT、DoQ等DNS信道传输加密技术致力于防止DNS数据被泄露或篡改,并保证DNS消息来源的可靠性.首先从DNS消息格式、数据存储和管理、系统架构和部署等6个方面分析明文DNS存在的隐私安全问题,并对已有的相关技术和协议进行总结.其次分析DNS信道传输加密技术的实现原理及应用现状,进而基于多角度评测指标对各加密协议在不同网络条件下的性能表现进行讨论.同时通过填充机制的局限性、加密流量识别和基于指纹的加密活动分析等方向探讨DNS信道传输加密技术的隐私保护效果.此外从部署规范、恶意流量对加密技术的利用和攻击、隐私和网络安全管理之间的矛盾,以及加密后影响隐私安全的其他因素等方面总结DNS信道传输加密技术存在的问题、挑战和相关解决方案.最后总结加密DNS服务的发现、递归解析器到权威服务器之间的加密、服务器端的隐私保护、基于HTTP/3的DNS等后续需要着重关注的研究方向.

基于PKI的DNS安全防护研究

DNSSEC协议逐层数字签名的分层结构牵涉到复杂的多次手工滚动交换密钥,造成其在互联网上的实际部署率很低。基于PKI的DNS安全防护方案,开发了一个验证程序,基于私有云搭建测试环境进行仿真测试,针对DNS记录的数据响应延迟和存储消耗两个指标与DNSSEC方案进行比较,结果表明,采用CA证书的DNS防护方案能有效减少各层权威DNS服务器的存储开销并降低DNS解析响应延迟。

基于Promethus的分布式DNS性能测试和监测系统研究

域名解析服务是互联网访问和流量调度入口,因此域名系统(Domain Name System,DNS)性能直接影响用户访问体验。基于Promethus时序数据库,设计实现一种分布式域名系统响应性能自动化测试监测系统,使用该系统,不仅可对自研DNS系统进行多节点分布式DNS性能测试,而且可以时序化方式长时监测运行,并以可视化方式实时监测DNS服务性能。

智能DNS优缺点分析

文章介绍了普通DNS的意义和Linux下的配置方法,普通DNS与智能DNS的区别及智能DNS的配置情况,分析了智能DNS在地址解析过程中的优点和缺陷,提出了发挥智能DNS在地址解析及负载均衡使用中的优点,避免智能DNS缺陷的方法。

构建立体化DNS安全防护体系

2023年6月~7月,教育网运行正常,未发现影响严重的安全事件。在安全投诉事件方面,近期收到多起针对递归DNS查询服务器的拒绝服务攻击投诉。攻击者伪造大量递归查询请求,并把查询数据包里的源发IP伪造成递归查询服务器同子网内的IP。由于这些伪造的IP请求与递归查询服务器在同一广播域,递归查询服务器在返回查询结果时需要使用ARP协议确认子网IP对应的端口信息。但因为IP是伪造的,这些ARP查询请求得不到回应,进而大大增加递归查询服务器的系统负担,造成拒绝服务攻击。

面向主干网的DNS流量监测

面对ISP主干网,为了检测威胁其管理域内用户安全的僵尸网络、钓鱼网站以及垃圾邮件等恶意活动,实时监测流经主干网边界的DNS交互报文,并从域名的依赖性和使用位置两个方面刻画DNS活动行为模式,而后,基于有监督的多分类器模型,提出面向ISP主干网的上层DNS活动监测算法DAOS(binary classifier for DNS activity observation system).其中,依赖性从用户角度观察域名的外在使用情况,而使用位置则关注区域文件中记录的域名内部资源配置.实验结果表明:该算法在不依赖先验知识的前提下,经过两小时的DNS活动观测,可以达到90.5%的检测准确率,以及2.9%的假阳性和6.6%的假阴性.若持续观察1周,准确率可以上升到93.9%,假阳性和假阴性也可以下降到1.3%和4.8%.

DN-YOLOv5的金属双极板表面缺陷检测算法

为解决氢燃料电池中金属双极板表面缺陷尺寸小,缺陷对比不明显、种类多造成的难以检测,易误检漏检以及缺陷检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种改进版的金属双极板缺陷检测算法DN-YOLOv5,来探究缺陷检测在冲压成形的金属双极板视觉检测工作台场景下进行快速精准检测的可行性,从而实现智能检测,提升检测效率。本研究着重于修改YOLOv5主干网络Backbone部分,添加网络中模块数量,加入NAM注意力机制和使用深度可分离卷积模块来替代原来CSP/CBS主干网络卷积模块,并引入SIoU对损失函数重新进行了定义,极大的提升了主干网络的轻量化程度。结果表明,本算法的map@0.5可达0.988,每秒检测传输帧率为9.98,模型参数量降低了52.13%,在测试集75张缺陷图像中真检率达到了99.74%。该方法在保证模型较高检测率的同时,显著降低了模型复杂度和参数计算量。此外,该算法结合新的检测尺度设计特征融合网络,提升网络的小目标、多目标检测能力。该算法具有良好的稳定性和鲁棒性,综合性能较好,满足部署移动端场景进行缺陷检测的轻量化需求。