零信任技术在铁路信息网络安全场景的应用构想

铁路信息网络承载客运、货运、经营管理等核心系统,网络安全关乎国家关键信息基础设施安全和人民群众财产安全。铁路信息网络除需提供持续增强的计算、通信、存储支撑能力外,还应不断完善安全保障体系和防御手段。考虑大数据、云计算、人工智能等新兴技术规模化应用导致的访问方式多元化、网络边界泛化、基础环境复杂异构化、数据资产规模化等特点,基于铁路信息网络基础设施、应用系统和安全防护现状,结合零信任模型和关键技术,针对既有应用访问控制措施的补强思路,设计提出基于零信任的铁路网络访问架构,以期管控访问行为,收敛应用网络暴露面。

信息网络数据低延迟查询安全性回归预测模型

针对目前使用的定量评估技术、Markov评估技术容易受到未授权第三方入侵影响,导致评估结果不精准的问题,提出了信息网络数据低延迟查询安全性回归预测模型方法。采用了低延迟复杂动态网络稳定性设计方案,保证网络的稳定性,避免了未授权第三方入侵干扰。在稳定网络环境下,对回归预测模型进行结构设计,将其划分为结果显示、核心预测、数据库三大模块。利用支持向量机训练样本集,监控网络态势值,构造安全态势样本。基于训练结果建立回归预测模型,并据此设计预测流程。建立了局部非线性模型,剔除过多的邻近点,使预测误差达到最小。在此基础上,发布网络安全预警信息。由实验结果可知,该模型最高预测精度为0.93,且安全态势值与实际值一致,为信息网络数据安全查询提供技术支持。

基于卫星综合信息网的网络管理模型

基于卫星网络的特点和发展前景,设计了层次结构和分布式结构相结合的天地一体化的混合式网络管理模型(HH,HierarchicalHybrid),包括组织模型、信息模型和功能模型等,并且首次提出将资源管理、任务调度管理、卫星网络重构等内容引入到卫星网管领域,同时在时间开销上对模型进行了评估·该网管模型的实现可以改变目前卫星管理的烟囱式模式,增强卫星网络运行的自主性、高效性以及信息的安全和可靠传输,具有很强的灵活性和可扩展性,为卫星网络的建设奠定了研究基础·

基于分层自治域空间信息网络模型与拓扑控制算法

针对空间信息网络结构复杂、拓扑动态变化以及空间尺度大等特点,提出一种面向空间信息网的分层自治域模型。该模型根据节点属性、链路能力、任务特点、分布区域等不同,将整个网络划分为不同的自治域和子自治域,各域内可采用相对独立的控制策略,从而将子网间各动态因素解耦合。然后,基于该分层自治域模型,提出了一种最小化时延的拓扑控制算法。与现有的集中式和分布式拓扑控制方法不同,该算法采用混合式方法,将控制信息约束在相邻子自治域范围内,既保证了网络的连通性,又减少了控制信息的开销。理论分析表明,若网络的物理拓扑是k连通的,则该算法得到的拓扑控制结果一定是k连通的。仿真结果验证了理论分析和所提出算法的有效性。

支持概念设计的产品信息网络模型

本文在分析传统产品装配模型的基础上，提出了支持概念设计的产品装配信息网络模型，并提出了功能表面的概念及其应用，指出功能表面与特征之间的主要区别在于：功能表面体现了形状及拓扑结构的不确定性及成长性．基于功能表面的产品装配信息网络模型细致表达了零件与零件之间、零件与表面之间、表面与表面之间的连接关系，建立了零件之间的全相关性．本文讨论了实现该网络结构的理论模型、具体的数据结构和相应的处理方法，为Top－down设计、概念设计、面向装配设计、面向产品生命周期的设计提供了技术和理论支持．

异构信息网络数据上的融合概率图模型

针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网,将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样,可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明,使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法,多次采样得到的分类结果稳定,对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。

一种WWW上虚拟信息网络模型

1 引言 国内外对于WWW上的信息发现技术进行了不少探索和研究,开发了一些实用系统,其中应用广泛的有Yahoo!、AltaVista等.这些实用系统本身大多基于客户机/服务器体系结构.使用中人们发现采用这种结构的系统普遍存在以下几方面的缺陷: 1)脆弱性:用户必须先登录到相应的远程搜索服务器上才能进行基于远程服务器的信息搜索.一旦远程搜索服务器出现故障或不可连通,用户就无法进行信息的搜索工作.

信息网络系统与经济社会协调发展预测的DEA模型及应用

本文提出信息网络系统与经济社会系统协调发展的综合预测指标体系,并应用DEA(数据包络分析)方法,建立相应的多指标协调预测模型,最后以福建省厦门市为例进行了实际应用.

“5P模型”视角下的政府组织信息网络安全人员管理体系研究

随着信息化建设的不断推进,政府组织信息网络安全形势日益严峻。多数信息网络安全事件是因组织内部员工安全意识薄弱或监管不力而引发的,信息网络安全人员管理是政府组织信息网络安全管理的核心。但是,当前政府组织信息网络安全人员管理还较为薄弱。为此,有必要将现代人力资源管理"5P模型"应用到信息网络安全人员管理中,并借鉴美、英两国相关管理经验,完善信息网络安全人员管理体系,构筑牢固的信息网络安全"人事防火墙"。

信息网络动态安全体系模型综述

阐述了当前应用较广泛的几个信息网络动态安全体系模型 ,指出安全是一个动态的过程 ,对安全问题的解决要有一个整体框架 ,并体现其动态性。

基于信息网模型的动态数据划分策略

为了满足大规模数据管理与查询的需要,设计并开发了基于信息网模型INM(Information Networking Model)的分布式并行数据库管理系统。分布式环境下数据的划分方式将影响系统的可扩展性和查询分析效率。根据信息网模型的数据结构和查询特性,设计一种轻量级的数据动态划分方法。该方法结合数据的水平分割和垂直分割,以INM对象为单位,未存储过的数据对象直接划分到当前操作节点,并记录数据对象的存储位置,否则根据数据对象的历史位置信息将其划分到不同的存储节点。同时,单个INM对象可能由于其包含的关联对象增多到一定程度成为大对象,而对系统的性能造成影响,因此将此类大对象分割成多个小对象,并按照一定的策略划分到不同节点进行存储。集群中的每个处理节点被赋予一个负载阈值。随着数据量的增加,如果超过负载阈值则增加新的机器,保证系统的可扩展性和各个处理节点数据量的均衡。实验结果证明,该方法能够保障系统良好的可扩展性,同时提高数据的查询分析效率。

基于异构信息网络的最大影响力社区搜索

异构信息网络能够对对象类型多样、交互复杂的数据系统进行有效建模。基于异构信息网络进行社区搜索的研究,通常以顶点类型、最小度和网络结构为中心建立社区模型,查询内聚子图。但现有研究存在两个问题:(1)未考虑网络中隐藏的另一种自然属性——影响力对查询结果的影响;(2)忽略了用户对查询结果规模上限的要求,导致查询结果与用户预期不匹配。为此,对与影响力信息相结合的异构信息网络进行研究,并提出组合约束模型作为该类网络的社区内聚性度量标准。为解决基于组合约束模型的社区搜索问题,提出了两种通过预处理和剪枝策略进行优化的搜索算法。最后,在8个数据集上对所提算法的有效性和高效性进行验证。

基于校园网的文献服务模型及信息网络构建技术

本文基于统一信息服务的理念 ,论述了变电子阅览室为文献服务中心的理由 ,并给出了一种基于校园网的文献服务层次模型。文中详细地讨论了其中的文献存取代理和读者服务代理技术 ,示出了具体的信息网络体系结构框架及文献服务工作流程。

基于敏捷制造的行业信息网模型与应用研究

敏捷制造的提出使信息化建设成为各企业关注的问题 ,构建行业信息网是实现企业信息化的一个关键步骤 ,现以上海电气集团信息化建设为背景 ,探讨构建行业信息网的物理模型 ,并对其进行了功能分析 。

非对称异构信息网络安全态势预测模型研究

为了解决现有预测模型实时性和预测效果差、精准程度低的问题,提出了非对称异构信息网络安全态势预测模型研究。采用关联分析法,获取影响网络安全态势的主要因素,明确各因素的态势值。根据非对称异构信息特点,构建多个隐马尔可夫模型,量化计算网络下一时刻安全态势发展情况,实现预测结果输出。实验结果表明,所提方法在预测训练和测试阶段的2种指标值均小于5,预测值与实际值间的偏移程度极小,预测结果精准、稳定性较强,预测实时性和效果较好,具有较高的实际应用价值。

基于LSQ模型的信息网络环境下第三方物流企业服务质量模型构建

信息技术和电子商务的飞速发展给第三方物流企业的物流服务带来了新的机遇和挑战,能否对企业的物流服务质量作出合理的测评,对于满足客户的需求,打造企业核心竞争力具有重要意义。考虑到信息网络环境对第三方物流企业运作的影响,在传统LSQ模型基础之上,增加经济性和信息网络质量指标,创新性的构建了以技术质量、功能质量、特有质量为基础的针对第三方物流企业服务质量测评系统的3PLSQ模型,最后通过实证研究表明,该模型具有较好的信度和效度,可以用于第三方物流企业服务质量测评。

信息网络安全防御体系结构D2PBR模型的研究

从安全特性、网络协议层次和信息网络特性三方面出发,分析了信息网络安全体系结构,提出了信息网络安全防御体系结构,即D2PBR模型,并对入侵检测、入侵诱骗、防护、备份和响应系统进行了详细分析。

面向信息网模型的高可扩展性分布式事务处理机制

为应对数据规模的快速增长,许多数据库管理系统提供了横向水平扩展的特性,但为保证扩展后的性能,大多不能自动维护数据间关联的强一致性。为此,设计一种高可扩展性的分布式事务处理机制。基于信息网模型的语义性和存储特点,根据所接收事务之间的关联度动态控制组提交粒度,从而利用缓存提高吞吐量。同时在子节点和备份节点同时执行相同的事务操作,而不是发送日志进行同步,以提高响应速度。实验结果表明,与两阶段提交协议相比,该机制在保证强事务特性的同时,能够获得近似线性的高扩展性,在系统吞吐量和响应时间方面也有较大改善。

基于信息网模型的Web实体语义信息搜索平台

Web上实体信息过于分散且缺乏语义,传统基于关键词匹配的搜索引擎往往因缺少上下文等语义信息,无法搜索到精确的结果。为了对Web数据进行精确查找,使用信息网模型(INM)对Web数据进行语义表示和建模,将实体的所有语义信息组织在一个对象中,快速获取实体完整的语义信息。基于INM构建复杂语义数据库,设计实现一个可对教育领域相关实体信息进行精确搜索的TLDW系统。实验结果表明,该系统初次查询时间均在100 ms内,其搜索结果包含实体的上下文关系等多种语义信息,缓存优化后的搜索结果可在20 ms内完成。

异质信息网络下面向权威度的信息排序模型

随着网络的持续发展,数据量以惊人的速度增长,冗余信息大量存在,同时数据间存在着复杂的关联关系,这使得现有的排序方法面临着严重的问题:信息冗余影响排序结果。基于异质信息网络,希望得到同时具有权威性、多样性的多目标排序模型。该模型将数据建模成一个异质信息网络,使用MutualRank通过直接在异质信息网络上的随机游走来更好地建模对象的权威度;使用PDRank融合各个对象的权威度及对象之间的多样性,最终能得到同时具备权威度及多样性的排序序列。该模型直接利用数据中的异质关联关系对对象的权威度进行建模,解决了数据冗余的问题。通过实验证明了MutualRank对于权威度的学习效果优于传统的PageRank,同时基于两阶段排序模型得到的排序结果也优于已有的基准方法。