网络存储系统可生存性定量评价研究

针对网络存储系统可生存性评价的局限性,提出一种网络存储系统可生存性定量评估方法。对灰色关联分析法进行改进,建立基于信息熵差的灰色关联分析法的定量评价模型,运用熵差计算出各关键服务的生存性态势变化。利用搭建的典型网络存储环境进行测试,结果表明,基于信息熵差的灰色关联定量分析方法对于网络存储系统的可生存性评价是准确、有效的。

网络存储系统可生存性量化评估

针对当前网络存储系统可生存性评估缺乏系统的评估指标和量化评估方法的现状,提出了量化评估指标体系和基于多指标区间数灰色关联分析的网络存储系统可生存性态势定量评估方法。从规范化多指标区间数决策矩阵出发,结合待评估系统的实际评估要求,细化各指标,利用测试工具进行数据采集,并通过定量评估方法对数据结果进行处理,得到整个网络存储系统可生存性态势的量化评估。结果表明该方法能够比较合理地评估出实际网络存储系统的可生存性态势。

网络存储系统的可生存性研究

可生存性是指当一个系统在遭受攻击、出现故障或发生紧急事件时,依然能够及时完成任务的能力。网络存储系统是信息系统的主要组成部分和支撑平台,对它的可生存性研究已成为研究的热点。从可生存性对于加强网络存储系统安全的意义出发,介绍了可生存性的定义、特性以及网络存储系统的可生存性分析框架。

基于PASIS架构的高生存性存储系统

PASIS架构将分散式存储系统、数据冗余和编码技术以及动态自维护技术相结合 ,创建了生存力强的信息存储技术。论述了PASIS架构的系统元件和操作、PASIS系统特征及其性能的权衡。

网络安全数据存储系统设计

随着网络安全事件频发,为解决网络安全数据安全问题,研究设计一个安全可靠的网络安全数据存储系统具有重要的现实意义。本文首先对系统需求进行分析,其涉及数据的安全性、数据访问权限控制、数据备份与恢复及性能需求等,在此基础上进行系统设计,系统包括架构设计、数据存储设计、权限管理设计及系统安全设计,最后成功设计出满足备份与恢复、权限控制及安全性等要求的网络安全数据存储系统,以期为用户提供高效、安全的数据存储与管理功能。

网络系统的生存性机制

人类在充分享受信息网络带来的便利的同时,也饱受了安全问题的困扰,面对严峻的网络安全形式,从信息保障角度说,必须坚持事前防范,事后恢复。而目前的重点主要放在事前防范上,许多安全产品、安全技术多以安全防御为主,但仅仅从事前防范的角度去处理网络安全有很大的局限性,安全措施无法根本杜绝网络攻击事件的发生。面对新的计算环境所带来的安全隐患,信息系统需要更强的适应能力和生存能力,而网络系统生存性(survivability)就是顺应这个需求的新课题。本文为2003年第十八次全国计算机安全年会获奖论文。

基于贝叶斯网络的指挥自动化系统生存性评估

针对指挥自动化系统生存性评估信息的不确定性问题,提出应用贝叶斯网络对指挥自动化系统的生存性进行定量评估。建立了指挥自动化系统生存性评估的贝叶斯网络模型,给出了基于贝叶斯网络的指挥自动化系统生存性评估的推理方法,并且应用基于M atlab的BNT工具包对该方法进行了实例分析。实例验证表明:该方法推理简单、易于实现,不仅可以计算出系统的生存性概率,而且还能识别出系统的薄弱环节。

基于神经网络信息融合的油气藏信息存储系统设计

针对现行油气藏信息存储系统鲁棒性、安全性较低的问题,提出了基于神经网络信息融合的油气藏信息存储系统设计方案。在系统硬件方面,通过对信息存储器选型与设计,完成系统硬件设计;在系统软件方面,利用神经网络信息融合技术对油气藏信息分类,并设计数据库对分类的油气藏信息存储。实验结果表明,在信息存储过载情况下系统崩溃率未超过2%,系统安全性系数在0.8以上,具有较强的鲁棒性与安全性。

网络系统生存性分析研究

采用随机点过程模拟网络攻击,根据系统对攻击可能导致的状态建立了网络系统状态转换概率矩阵,从而基于系统对攻击的反应建立了网络系统生存性的数学分析方法。

基于区块链分级存储与国产商用密码技术的高校图书馆信息系统网络安全保障

为了提升图书馆信息系统网络安全保障能力,确保图书馆信息系统安全稳定运行,对数字图书馆信息系统面临的身份假冒、数据泄露、数据篡改、数据破坏、重要操作难以溯源等突出网络安全问题进行研究,提出了解决思路和方法,包括基于区块链分级存储实现图书馆信息系统数据存储安全,基于国产商用密码技术实现图书馆信息系统身份认证、数据加密保护、数据完整性保护、操作真实性和抗抵赖保护,对建设完善有效的图书馆信息系统网络安全整体保障体系、提升图书馆信息系统网络安全保障能力具有指导意义。

利用数据处理技术开展计算机网络安全存储系统设计

随着互联网的迅速发展和广泛应用,计算机网络安全存储成为了保护数据安全和隐私的重要环节,旨在探讨利用数据处理技术开展计算机网络安全存储系统设计的方法和技术。通过对数据加密、访问控制、入侵检测防御和数据备份存储等方面的研究,提出了一套完整的系统设计方案。通过实验测试,验证了该系统在性能和稳定性方面的优越表现,为计算机网络安全存储系统的设计和开发提供了指导和参考。

一种基于云计算的计算机网络安全存储系统设计

随着信息技术的飞速发展,云计算作为一种新兴的计算模式,正在逐渐改变我们的工作和生活方式。云计算技术以其强大的计算能力和无限的存储资源,为各行各业提供了前所未有的便利。然而,随着云计算的广泛应用,其背后的网络安全问题也日益凸显。

云计算环境下计算机网络安全存储系统设计

传统计算机网络安全存储系统中,数据信息存储于服务器并通过特定区域网络和服务器进行访问。在云计算环境下,计算机病毒的复杂程度不断升级,而服务器调用信息数据存在时间差,导致传统网络安全存储系统已无法满足用户的安全需求。基于此,提出一种基于云计算的网络安全存储系统,该系统设计了系统登录、软件对象管理和硬件对象管理等功能模块,提高了网络安全系统的储存能力,有效确保了数据的安全性,在一定程度上满足了云计算环境下网络安全系统对数据信息准确性和时效性等方面的要求。

无线网络通信支持下的物流存储系统设计

为设计无线网络通信支持下基于深度神经网络的物流存储系统,文中采用深度神经网络展开粒子群的算法,进行深度神经元网络的节点函数选择,进行系统数据的解模糊输出,搭建模糊决策矩阵实现数据预警功能,完成对于物流存储系统的设计。通过对系统进行仿真分析,得出物流存储系统在泛洪攻击状态下的综合有效率达到100%,在扫描攻击状态下的综合有效率达到99.3%,在注入攻击状态下的综合有效率达到87.2%,表明该深度神经网络在无线网络通信支持下对物流存储系统的设计具有较高的综合应用价值。

网络信息系统的可生存性评估研究

为有效评估网络信息系统(NIS)的可生存性,将联合分析法和层次分析法有机结合,提出一种综合评价方法。借鉴网络安全等级的思想,对NIS不同方面重要性进行分级,获取用户期望产品和目标的价值和优先权,解决评估NIS的可生存性问题。通过在两个层次上对NIS进行测量:一是调查NIS关于组织策略目标的各方面的全局性能;二是专门调查NIS可生存性的性能,即在受到攻击时如何维持自身的性能。实验结果表明该方法有效,并易于推广应用。利用该方法调查与可生存性相关的性能,帮助NIS管理者在安全与耗费之间做出权衡,以保证NIS可生存性的最佳安全等级。

基于云计算视域下的计算机网络安全存储系统设计分析

为解决大批网络数据累积难题,以良好数据存储性能,保证计算机网络数据存储质量。本文对计算机网络安全现状进行研究,发现黑客侵入、安全隐患漏洞、软件老化等问题依旧存在,故立足云计算背景下计算机网络安全存储系统应用现状,基于云计算加密技术,以主体框架、总体功能、个性化功能模块设计为切入点,完善设计思路,旨在通过周密的设计策略,为数据顺利上传、安全存储提供保障。希望通过本文研究,为相关行业提供借鉴。

基于云计算技术的计算机网络安全存储系统的设计与分析

云计算技术的广泛应用更加凸显了计算机网络安全存储系统的重要性,云计算技术的出现,不仅极大地改变了传统计算机网络存储系统的架构和模式,同时也给信息安全领域带来了全新的机遇和挑战。在云计算环境下,大规模数据的存储、传输、处理的效率和质量得到了显著提升,但同时也暴露出一些网络安全问题,如数据泄露、隐私保护、恶意攻击等。为了解决这些问题,在技术发展的过程中,必须不断优化相关设计,以确保网络安全存储系统的安全性。基于此,本文深入开展了基于云计算技术的计算机网络安全存储系统的设计与分析,旨在通过这一研究,为相关工作的进行提供一定的参考。

网络服务系统可生存性分析与验证

为了分析采用冗余组件的网络服务系统的可生存性,建立了攻击、抵抗和恢复的过程模型,基于服务与组件的依赖关系提出了系统可生存性的量化评估方法.分析了不同组件的系统可生存性评估值的敏感参数及贪心策略下的恢复优先级,采用着色Petri网设计了仿真工具,并以一个IPTV网络服务系统为例,验证了攻击强度、攻击密度和恢复强度对系统可生存性的影响.该方法将可生存性系统的运作过程建模为多种因素并行作用下的动态过程,并利用仿真工具对系统的可生存性进行了验证,其验证结果为可生存系统设计及可生存性增强策略提供了依据.

数据处理技术在计算机网络安全存储系统中的应用

本文深入研究了数据处理技术在计算机网络安全存储系统中的应用。通过构建仿真实验环境,系统地评估了数据处理技术对网络安全存储系统性能与安全性的影响。性能评估实验的结果显示,数据处理技术的合理运用能够显著提升系统的吞吐量,降低数据传输延迟,并提高安全事件的检测率。

利用神经网络识别存储系统I/O特性

大数据推动了存储数据呈现爆炸性增长,导致存储系统的性能与能耗问题日益突出,因此需要对存储系统进行性能与节能优化。在存储系统优化中,存储系统的I/O特性识别是优化的基本依据。为此,本文提出一种基于神经网络的存储系统I/O特性识别方法,利用神经网络技术识别存储系统I/O请求的顺序性与随机性,以及存储系统的实时性能需求等特性。实验的结果表明,该方法能够高效准确识别存储系统的I/O特性。