期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术
被引量:
4
1
作者
徐洪平
马泽文
易航
《上海航天(中英文)》
CSCD
2023年第1期86-93,共8页
运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于...
运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。
展开更多
关键词
运载火箭测发网络
异常检
测
卷积神经
网络
样本生成
机器学习
深度学习
下载PDF
职称材料
运载火箭测发网络异常流量识别技术
被引量:
3
2
作者
徐洪平
刘洋
+3 位作者
易航
阎小涛
康健
张文瑾
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期20-26,34,共8页
运载火箭测发网络系统是维系运载火箭各系统远距离测试发射控制的重要国防信息基础设施,测发网络流量数据的精准分析是检测异常行为和保障信息安全的关键举措。该文综合利用端口映射识别、载荷特征识别、统计分析和支持向量机(SVM)学...
运载火箭测发网络系统是维系运载火箭各系统远距离测试发射控制的重要国防信息基础设施,测发网络流量数据的精准分析是检测异常行为和保障信息安全的关键举措。该文综合利用端口映射识别、载荷特征识别、统计分析和支持向量机(SVM)学习算法,构建动态混合识别策略,通过端口映射和载荷特征识别获取机器学习训练样本,利用信息增益完成特征选择,构建SVM机器学习识别模型并进行样本训练,建立投票机制实现流量数据综合分析。利用测发网络真实数据进行测试表明:该算法识别准确度达99.1%,并有效地降低了人工判决分析的次数。
展开更多
关键词
运载火箭测发网络
端口映射
载荷精确特征匹配
动态混合策略
支持向量机(SVM)学习
原文传递
题名
基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术
被引量:
4
1
作者
徐洪平
马泽文
易航
机构
北京宇航系统工程研究所
出处
《上海航天(中英文)》
CSCD
2023年第1期86-93,共8页
基金
国家自然科学基金(62072025)。
文摘
运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。
关键词
运载火箭测发网络
异常检
测
卷积神经
网络
样本生成
机器学习
深度学习
Keywords
measurement and control network for launch vehicles
anomaly detection
convolutional neural network
sample generation
machine learning
deep learning
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
运载火箭测发网络异常流量识别技术
被引量:
3
2
作者
徐洪平
刘洋
易航
阎小涛
康健
张文瑾
机构
北京宇航系统工程研究所
中国人民解放军
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期20-26,34,共8页
文摘
运载火箭测发网络系统是维系运载火箭各系统远距离测试发射控制的重要国防信息基础设施,测发网络流量数据的精准分析是检测异常行为和保障信息安全的关键举措。该文综合利用端口映射识别、载荷特征识别、统计分析和支持向量机(SVM)学习算法,构建动态混合识别策略,通过端口映射和载荷特征识别获取机器学习训练样本,利用信息增益完成特征选择,构建SVM机器学习识别模型并进行样本训练,建立投票机制实现流量数据综合分析。利用测发网络真实数据进行测试表明:该算法识别准确度达99.1%,并有效地降低了人工判决分析的次数。
关键词
运载火箭测发网络
端口映射
载荷精确特征匹配
动态混合策略
支持向量机(SVM)学习
Keywords
measurement and control network of launch vehicle
port mapping
payload matching
dynamic strategy
support vector machine (SVM) learning
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术
徐洪平
马泽文
易航
《上海航天(中英文)》
CSCD
2023
4
下载PDF
职称材料
2
运载火箭测发网络异常流量识别技术
徐洪平
刘洋
易航
阎小涛
康健
张文瑾
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部