线上自习服务功能性需求特征数据分析

随着互联网技术不断发展和普及,线上学习、远程办公等需求也逐渐增加。其中,线上自习服务作为“互联网+自习”领域的一种创新模式,受到了越来越多用户的欢迎。然而,线上自习服务在发展过程中也存在一些问题,如充斥着大量与学习无关的信息,缺乏有效的监督和引导等。因此,有必要对线上自习服务进行深入研究,以便更好地了解用户需求和服务现状,提出改进建议,为用户提供更加优质的学习服务,促进“互联网+自习”领域的健康发展。理论准备与问卷设计(一)理论准备1.线上自习服务需求特征通过调研分析和互联网检索,探索了多种线上自习服务,总结出线上自习服务的功能性需求特征如下:(1)直播学习;(2)学习交流群;(3)锁机功能;(4)开源学习资源;(5)自习提醒;(6)学习打卡;(7)人员监督;(8)提供小礼品;(9)学习精神鼓励。以便对线上自习服务的功能设计提供参考。

基于改进长短期记忆网络的需求响应分布式拒绝服务攻击识别方法

为保障需求响应信息正常交互,确保需求响应工作在各地安全开展,设计一种电力需求响应信息交互下改进的长短期记忆网络识别和检测分布式拒绝服务攻击方法,适用于多类别多特征形式下的需求响应交互流量中的分布式拒绝服务攻击检测分类。首先介绍一种需求响应信息交换规范支持下的电力需求响应流量特征的分类遴选机制;其次,为实现识别需求响应交互系统内部双向流量,引入高斯误差线性单元,建立基于改进的长短期记忆网络的分布式拒绝服务攻击检测模型;最后通过选取需求响应下的流量数据集,设置电网不同状态下不同攻击率的方法进行验证,证明该方法对于需求响应信息交互中多类别分布式拒绝服务攻击具有高辨识率,且能对分布式拒绝服务攻击类型进行准确归类。

基于多特征分布式拒绝服务攻击的检测

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前网络安全领域的一个热门话题。文章提出了一个IP流交互算法(IFI),它融合了正常流和DDoS攻击流的多特征,用IFI时间序列描述了网络流量的状态,并提出一种基于IFI时间序列的高效率的DDoS攻击检测方法(DADF)。实验结果表明,IFI能很好地融合正常流和DDoS攻击流的多特征,它能有效地从正常流中区分DDoS攻击流;DADF能快速检测DDoS攻击,并且在复杂的情况下具有较高的检测率和低误报率。

远程教育残疾学习者特征及学习支持服务研究——以国家开放大学残疾人教育甘肃学院为例

残疾学习者是远程高等教育的一个特殊学习群体,对其开展有关学习者特征和学习支持服务的相关研究,有助于促进残疾人远程高等教育内涵发展。本研究以国家开放大学残疾人教育甘肃学院某教学中心在籍学生为研究样本,通过问卷和访谈了解在籍残疾学生的基本学习特征,以及对教学中心支持服务的满意程度,对进一步完善残疾人远程教育学习支持服务体系提出相应建议与对策。

基于MFOPA算法的LDoS攻击检测

LDoS攻击隐蔽性强,结合KPCA算法提取并融合的TCP流量均值、变异系数、信噪比、能量熵、TCP流量和总流量相关性5种网络流量特征,结合WSOS算法进行离群概率分析,提出基于MFOPA算法的检测方法。仿真结果表明,所提方法在NS2平台、test-bed平台、LBNL数据集和WIDE2018数据集上均可有效检测LDoS攻击,相较于AEWMA、Multifractal、KPCA network等其他检测算法,具有更高的检测准确率与精确率,且误报率和漏报率更低。

互联网环境中远程教学系统的网络安全问题探析

随着互联网技术的快速发展,远程教学系统已成为现代教育中不可或缺的组成部分。然而,远程教学系统面临着日益严重的网络安全威胁,这些威胁对教育机构、教师和学生的信息安全构成严重风险。本文旨在调查和分析远程教学系统的网络安全问题,并提供相应的解决方案和最佳实践。首先,介绍了远程教学系统中的关键技术,分析了身份欺骗、数据泄露、病毒和恶意软件、拒绝服务攻击等常见威胁;其次,为解决这些问题,提出了远程教学系统网络安全解决方案;最后,基于实际案例研究评估了这些解决方案的有效性,并从实践中总结了经验和教训。

基于软件定义物联网的分布式拒绝服务攻击检测方法

由于物联网(IoT)设备众多、分布广泛且所处环境复杂,相较于传统网络更容易遭受分布式拒绝服务(DDoS)攻击,针对这一问题提出了一种在软件定义物联网(SD-IoT)架构下基于均分取值区间长度-K均值(ELVRKmeans)算法的DDoS攻击检测方法。首先,利用SD-IoT控制器的集中控制特性通过获取OpenFlow交换机的流表,分析SD-IoT环境下DDoS攻击流量的特性,提取出与DDoS攻击相关的七元组特征;然后,使用ELVR-Kmeans算法对所获取的流表进行分类,以检测是否有DDoS攻击发生;最后,搭建仿真实验环境,对该方法的检测率、准确率和错误率进行测试。实验结果表明,该方法能够较好地检测SD-IoT环境中的DDoS攻击,检测率和准确率分别达到96.43%和98.71%,错误率为1.29%。

基于联合特征的LDoS攻击检测方法

低速率拒绝服务(LDoS,low-rate denial of service)攻击是一种降质服务(RoQ,reduction of quality)攻击,具有平均速率低和隐蔽性强的特点,它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一。提取了LDoS攻击流量的3个内在特征,建立基于BP神经网络的LDoS攻击分类器,提出了基于联合特征的LDoS攻击检测方法。该方法将LDoS攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入,通过预先设定的决策指标,达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具,在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证,实验结果表明通过假设检验得出检测率为96.68%。与现有研究成果比较说明基于联合特征的LDoS攻击检测性优于单个特征,并具有较高的计算效率。

一个匿名的基于生物特征的多服务器的密钥认证协议方案的研究

随着通信技术的快速发展,用户的口令与生物特征值的结合越来越普遍。最近,Chuang等人提出了一个基于用户口令和生物特征值的匿名多服务器的认证密钥协议方案。针对此方案,指出了Chuang等人协议容易受到丢失智能卡攻击、伪装攻击、重放攻击和服务器伪装攻击,并且没有提供匿名性。为了解决上述协议的安全缺陷,提出了一个新的、有效的基于生物特征的多服务器的密钥认证协议。通过详细的安全和性能分析,证明所提的协议能够抵抗多种攻击,并且提供匿名性,与Chuang等人协议相比,该新协议更加安全和实用。

基于攻击特征的ARMA预测模型的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测是网络安全领域的研究热点。本文提出一个能综合反映DDoS攻击流的流量突发性、流非对称性、源IP地址分布性和目标IP地址集中性等多个本质特征的IP流特征(IFFV)算法,采用线性预测技术,为正常网络流的IFFV时间序列建立了简单高效的ARMA(2,1)预测模型,进而设计了一种基于IFFV预测模型的DDoS攻击检测方法(DDDP)。为了提高方法的检测准确度,提出了一种报警评估机制,减少预测误差或网络流噪声所带来的误报。实验结果表明,DDDP检测方法能够迅速、有效地检测DDoS攻击,降低误报率。

一个分布式拒绝服务攻击检测系统的设计

根据拒绝服务式攻击与分布式拒绝服务攻击的特点，该文设计并实现了一个针对这种攻击的检测响应系统，详细讨论了拒绝服务攻击的特征，通用的攻击检测算法以及攻击响应策略。实际应用表明，系统检测准确率高、结构清晰、配置灵活、运行开销小，能有效地检测和防御常见的拒绝服务式攻击。

Web服务恶意内容攻击检测技术

基于SOAP消息的恶意内容攻击对Web服务的应用与推广具有很大的影响,但目前尚缺乏能有效检测SOAP消息中恶意内容的方法,为此提出了一种新的SOAP消息特征检测方法。通过定义SOAP项和SOAP规则来描述恶意内容的特征,提出了SOAP消息解析算法和SOAP规则匹配算法,用来实施恶意内容的特征检测。根据提出的方法,设计并实现了一个Web服务攻击检测的原型系统。攻击检测实验和性能分析实验的结果表明,该方法有较好的检测效果和性能。

基于生物特征和混沌映射的多服务器身份认证方案

基于密码的用户远程认证系统已被广泛应用,近年来的研究发现,单一口令系统容易遭受字典分析、暴力破解等攻击,安全性不高。生物特征与密码相结合的认证方式逐渐加入远程认证系统中,以提高认证系统的安全水平。但现有认证系统通常工作在单一服务器环境中,扩展到多服务器环境中时会遇到生物特征模板和密码容易被单点突破、交叉破解的问题。为了克服以上问题,提出了一种基于生物特征和混沌映射的多服务器密钥认证方案,该方案基于智能卡、密码和生物特征,可明显提高多服务器身份认证系统的安全性及抗密码猜解的能力。

自适应分布式拒绝服务攻击的防御机制研究

该文提出了一种基于路由器协同的自适应分布式拒绝服务攻击的入侵检测和防御机制。该机制基于对链路拥塞的检测及丢包率的分析实现攻击检测并构造攻击特征,然后对符合攻击特征的包进行速率限制,同时将攻击特征与速率限制请求通过路由器之间的回溯追踪协议向攻击源方向逐跳传递,并在沿途经过的路由器上实施速率限制,在迅速缓解网络拥塞和抑制DDoS攻击的同时最大程度地保护了正常网络流的通信。该文还在网络仿真平台NS2上实现了该机制,实验结果表明该算法有效地实现了抑制攻击和保护正常网络流的预期目的。

SDN场景中基于双向流量特征的DDoS攻击检测方法

传统网络资源的分布式特性使得管理员较难实现网络的集中管控,在分布式拒绝服务攻击发生时难以快速准确地检出攻击并溯源。针对这一问题,结合软件定义网络集中管控、动态管理的优势和分布式拒绝服务攻击特点,引入双向流量概念,提出了攻击检测四元组特征,并利用增长型分层自组织映射算法对网络流中提取的四元组特征向量快速准确地分析并分类,同时提出了一种通过自适应改变监控流表粒度以定位潜在受害者的检测方法。仿真实验结果表明,提出的四元组特征及下发适量监控流表项的检测算法能以近似96%的准确率检出攻击并定位受害者,且对控制器造成的计算开销较小。

基于k-Means改进算法的分布式拒绝服务攻击检测

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是当前主要的网络安全威胁之一。本文分析了DDoS攻击的本质特征,提出了结合流量及流特征分布熵的检测策略,并根据问题需要改进了k-means聚类算法,并用之建立攻击检测模型。最后,使用LLDOS1.0数据集对该模型进行测试。实验结果表明,该模型具有良好的检测精度,验证了检测策略的有效性。

DNS服务器的DDoS攻击检测系统的研究

建立一个针对DNS服务器DDoS攻击的检测系统,该系统采集DNS服务器端的网络数据,并从中提取出6个特征属性作为流量特征记录;利用经过遗传优化的BP网络建立检测模型,对流量特征记录进行检测;输出检测结果。通过实验结果可以看到利用提取的流量特征属性值,该系统能有效检测到DDoS攻击行为;而且比标准BP算法建立的检测模型具有更好的训练性能和更高的检测准确率。

远程高等教育学习心理特征的研究

远程高等教育的诞生是"全纳教育"思想和科技与社会进步的必然产物,在市场经济的环境中,必须厘清"全纳教育"思想的内涵,把握远程高等教育学习主体的"全纳特征"和学习心理特征,方可使远程高等教育走上健康发展之路。

基于学习者特征的农牧民大学生学习支持服务探讨——以内蒙古“一村一名大学生计划”为例

农牧民大学生是内蒙古自治区"一村一名大学生计划"实施过程中纯农或涉农专业的专科学习者。他们作为一群特殊的远程教育学习群体,既具有成人学习者的特征,又具有农牧民的特殊学习特征。本研究通过问卷调查法,分析和总结了内蒙古地区农牧民大学生的学习者特征。针对目前的学习支持服务现状,提出了增强信息素养的培养、配置适用和实用的农牧业类学习资源、开展有效教学和开展移动学习四方面的改进建议。

一种基于Haar小波变换的低速率拒绝服务攻击检测方法

依据LDoS攻击周期性脉冲突发的特点,提出一种基于Haar小波特征提取的低速率拒绝服务攻击检测方法.该方法采用信号处理技术来分析网络流量提取特征指标,通过小波多尺度分析对网络流量综合诊断,较好地缓解了合法用户背景流量对攻击特征提取的干扰.NS-2仿真实验结果表明,该方法检测率高,消耗计算资源少,具有良好的理论研究和实用价值.