面向天地一体化信息网络的恶意用户行为仿真技术

网络仿真是验证天地一体化信息网络安全技术有效性与可靠性的重要手段.面向天地一体化信息网络中各种恶意用户行为,研究了基于云平台的高逼真、高并发恶意用户行为仿真技术,重点探讨了基于真实流量回放的宽带、窄带恶意用户行为仿真技术,基于真实时序驱动的双向流量回放技术及分布式多节点协同运控的高并发流量生成技术.构建了具有6颗骨干卫星、66颗低轨卫星的天地一体化网络仿真场景,对论文所提出的恶意用户行为仿真技术进行了实验验证表明:该仿真技术可实现多样化的恶意用户行为仿真,且仿真并发量达10000条/秒,可有效满足天地一体化信息网络安全评测的需求;此外,本文所提的双向恶意流量回放技术与传统方法相比,具有时序高逼真的优势.

动态特征选择算法对恶意行为检测的优化研究

针对互联网中存在的恶意行为,特别是社交网络应用中的在线恶意行为,通常使用基于用户多维特征的聚类分析算法进行检测。提出一种动态特征选择算法(DFSA),使用具有特征加权熵的模糊C均值目标函数,首先为参数构建一个学习模式,自动计算每个特征权重,并剔除权重小于阈值的特征,动态选择重要的特征,迭代地更新隶属函数、簇中心和特征权重直到最优化为止,最后识别出具有高精度的恶意用户行为簇。仿真结果表明,对比SDAFS算法、ELAFC算法和NADMB算法,DFSA算法在Rand指数、Jaccard指数和归一化互信息量3个主要性能指标上均有改善。