警告非法入侵者

笔者有个习惯，出于安全的考虑常常查看系统日志。谁知，今天从中发现有远程登录的访问记录，很明显这是一个非法的访问者……

基于网络流量变化特征的物联网非法入侵检测研究

针对当前物联网非法入侵检测过程中存在的问题,为了获得更加理想的物联网非法入侵检测结果,提出基于网络流量变化特征的物联网非法入侵检测方法。首先采集物联网流量数据,并对网络流量数据展开预处理,聚类分析网络流量数据信息,然后利用滑动窗口采样技术提取特征数据信息,运用增量计算的方法进一步分析特征信息,最后将特征信息输入到TCM-KNN算法的二类分类器,对其展开判断,完成物联网非法入侵的检测。实验结果表明,所提方法的物联网非法入侵检测正确率高、效率高、精准度高、稳定性高、性能好。

SDH传输网络节点非法入侵告警方法

基于遗传算法的告警方法,因没有对网络节点与告警特征进行关联,导致告警信息传输中在信息匹配环节的对接不准确,产生错误的告警信息,致使告警正确率不足。因此,提出SDH传输网络节点非法入侵告警方法。对网络中入侵节点与已建立的入侵行为特征数据进行对比完成信息识别,然后由模糊层次分析法获得入侵节点处理后的综合评价,并输送至推理队列,将推理队列中的节点信息与历史数据中的告警数据相关联,计算两者的整体相似度以生成告警,对告警信息进行过滤提高准确性,完成SDH传输网络的入侵告警。试验中,试验组在模拟环境中对电网的告警正确率是98.79%,而对照组的告警正确率是92.66%,可以证明所设计告警方法的告警正确率相对来说较高。

开放实验室内部网络非法入侵准确检测仿真

为了确保开放实验室网络的安全运行,降低入侵风险检测误检率,提出一种开放实验室内部网络非法入侵检测方法。引入RBF神经网络构建开放实验室内部网络非法入侵检测模型,提取隐含层权值参数,对隐含层权值优化处理;采用自适应蛙跳算法对非法入侵检测模型求解,在经典蛙跳算法的基础上引入变异操作,并通过层次分析方法调整不同影响参数权重,避免陷入局部最优,实现入侵检测。仿真结果表明,所提方法可以有效提升网络非法入侵检测率,降低误检率,获取更加精准的检测结果。

基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别研究

为了检测多种光通信系统非法入侵行为,保障光通信系统运行安全,提出了基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别方法。采用光栅传感技术检测光栅传感器反射波长偏移量,感知光通信系统非法入侵行为频率特征信号。利用小波包分解方法将频率特征信号分解成多个频带后,提取各频带小波包能量,将其作为卷积神经网络输入。经小波包能量特征提取、处理、融合操作后,通过Softmax分类器完成光通信系统非法入侵行为数据特征的分类,实现光通信系统非法入侵行为识别。实验证明:该方法可迅速挖掘出光通信系统中非法入侵行为的时域、频域特征信号。所提取小波包能量可准确反映光通信系统中非法入侵行为特点。该方法可实现多种光通信系统非法入侵行为精准识别,助力管理人员针对入侵行为做出对应防御措施。

非法引进、释放、丢弃外来入侵物种罪的理解与适用

生物安全作为总体国家安全观下非传统安全的重要组成部分,需要继续织牢织密法网对其进行保护。经历了分散立法和专门立法阶段,我国在外来物种入侵防治方面已经初步形成了“行政-刑事”二元法律体系。近年来,外来入侵物种泛滥,相关案件频发,对生物安全造成了严重侵害,极大地影响了生态文明建设和人类永续发展。对此,《刑法修正案(十一)》增设了非法引进、释放、丢弃外来入侵物种罪对可能引发外来物种入侵的行为进行规制,进一步提升了我国犯罪治理体系的实际效能。在司法实践中,非法引进、释放、丢弃外来入侵物种罪存在具体法益较为单一、构成要件较为模糊和制裁措施不够多元等适用难点。对此,应当通过准确认定行为可能侵害的法益、合理阐释构成要件要素内涵和科学配置多元化刑事处遇措施等方式优化本罪的司法适用模式,切实提升犯罪治理效能。

非法引进、释放、丢弃外来入侵物种罪的理解与适用研究

生物入侵作为全球性生态环境问题,严重影响着入侵地的生态安全、经济发展及人类健康。为有效惩治外来物种非法引进和处置行为,《刑法修正案(十一)》增设了非法引进、释放、丢弃外来入侵物种罪。在生态学人类中心法益观下,本罪在犯罪结构类型上兼具实害犯与危险犯的多重特征。基于明显的行政从属性,本罪行为对象“外来入侵物种”的范围、实行行为“引入、释放、丢弃”的定性,应结合《生物安全法》《外来入侵物种管理办法》等前置法认定。对于“情节严重”的概括性规定,可参照污染环境罪中“严重污染环境”的标准,从特定行为、造成环境破坏后果及人类生命、健康或财产法益受损等角度具体化,并通过司法解释方式提高本罪的可操作性。

多模型组合的船舶物联网非法入侵行为检测研究

为了提高非法入侵行为检测效果,确保船舶物联网安全、平稳运行,提出多模型组合的船舶物联网非法入侵行为检测方法。基于密集连接卷积神经网络、门控循环单元基本原理,构建基于DCCNet-GRU的改进船舶物联网非法入侵检测组合模型,将船舶物联网流量数据作为组合模型的输入,通过一维DCCNet网络获取输入样本数据的空间特征,将其作为GRU的输入,完成其时间维度特征的提取后,再将其输入到全连接层中,实现非法船舶物联网入侵行为类型的识别。实验结果表明,该方法可实现船舶物联网非法入侵行为检测,以Focal为损失函数,增长率为30、网络层数为95时,非法入侵行为检测效果最优。

大数据环境下网络非法入侵检测系统设计

大数据环境下,非法入侵检测是保证计算机安全的重要手段;通过非法入侵检测,保证计算机免遭网络中木马病毒等的攻击,因此对大数据环境下网络非法入侵检测进行系统设计是必要的;目前大多数网络非法入侵检测系统是通过归纳当前网络非法入侵检测系统存在的优缺点,指出网络非法入侵检测系统存在的问题,确定其发展方向;但这种方法存在系统结构复杂,不利于维护和使用的问题;为此,提出一种基于PB神经网络的大数据环境下网络非法入侵检测系统设计方法,首先在分析大数据环境下网络非法入侵检测系统功能的基础上,对系统的模块进行设计,并分析各模块所实现的功能,在此基础上,对大数据环境下网络非法入侵检测系统的性能指标、采样芯片、USB接口控制芯片、FPGA、电源管理芯片等硬件进行设计选型,完成系统的硬件设计,并且通过PB神经网络算法提高大数据环境下网络非法入侵检测系统检测的准确性,并给出基于BP神经网络算法的入侵检测实现过程,从而实现大数据环境下网络非法入侵检测系统设计;实验证明,所提方法设计的大数据环境下网络非法入侵检测系统运行速度较快,能够及时准确对网络非法入侵行为进行检测,推动该领域的研究发展。

基于深度学习网络的物联网非法入侵识别研究

为了获得理想的物联网非法入侵自动识别结果,提出基于深度学习网络的物联网非法入侵自动识别方法.首先采用物联网非法入侵的数据,并从中提取数据的异常入侵行为特征,然后将特征作为深度学习网络的输入,物联网非法入侵类型为作为输出,通过深度学习网络的训练建立物联网非法入侵识别分类器,最后与其它方法进行了物联网非法入侵识别仿真实验,结果表明,深度学习网络获得了高精度的物联网入侵行为识别结果,能够有效保证物联网安全,具有一定的实际应用价值.

基于大数据技术的网络非法入侵检测系统研究

面对不同企业、事业机构数据信息资源的海量化,在广域网或局域网内面临的非法用户入侵、网络入侵攻击问题也不断增多,借助于大数据及云计算技术,对用户访问、网络数据流量进行检测和控制,成为网络非法入侵、异常数据发现与处理关注的重点。通过基于Hadoop分布式数据处理、Spark并行计算等大数据软件框架,构建起以入侵检测为主的网络拓扑结构,设置数据流量采集、检测分析、非法入侵报警等的控制管理模块,完成异构网络中多个数据传送节点的非法入侵、异常数据检测。

基于云计算技术的食品网站非法入侵检测研究

食品工业作为我国国民经济中的重要组成部分,随着改革开放的不断深入和居民生活水平的不断提高,迎来了持续、快速、健康的发展。据中商产业研究院《2019-2023年中国食品行业发展研究报告》和消费品工业司、中国食品科学技术学会《食品工业发展报告(2019年度)》数据显示:目前我国37607家规模以上食品工业企业增加值按可比价格计算同比增长7.8%。

开放网络计算机实验室非法入侵漏洞及其防范

开放网络计算机实验室,是指利用计算机技术和网络技术构造的计算机实验室,计算机课程教学实验机时根据教学实验的需要统一安排,而教学实验机时之外的其他时间上机实验由学生自由选择,全天候开放,学生可以在任何时间上机,通过校园网或公众数据网与Internet相连,学生可以自由上网浏览、查询Internet上的信息资源,可以获得国内外最新的科研成果和知识,以及科技信息发展动态,学生自由进出机房.开放网络计算机实验室为学生提供一个"开放、轻松、灵活"的计算机实践环境,让学生对实验内容和时间,有一定的自主权和灵活性,激发他们对计算机实验的兴趣和爱好,在实验中摸索和锻炼.也可为教师科研与学习提供条件.全面开放计算机实验室,在教学课时之外适当收费,为实验室创造条件,进而改善实验条件.

基于大数据技术的网络非法入侵检测系统的研究

网络非法入侵会对网络系统造成严重的破坏,轻则导致一些数据被盗取、被篡改,重则会引起严重的经济损失,因此现在对网络非法入侵检测系统提出了更高的要求。早期网络非法入侵检测系统在实时性、灵活性、便捷性等方面都存在一定的不足,而将大数据技术应用到网络非法入侵检测系统,具有实时响应、安全性更高、效率更好等优势,可有效保证网络系统运行的安全性,值得大范围推广。

数据挖掘的船舶通信网络非法入侵智能检测方法

以降低船舶通信网络非法入侵检测过程中的误警为目的,提出基于数据挖掘的船舶通信网络非法入侵智能检测方法。采用船舶通信网络用户历史数据,构建基于非法入侵行为分类规则与用户行为规则的知识库;采用关联规则挖掘船舶通信网络用户实时数据,将所得新规则与旧规则对比,更新知识库;检测响应过程依照知识库对船舶通信网络用户实时数据实行非法入侵检测判定,并根据判定结果给予警报响应。实验结果显示该方法可有效实现非法入侵检测与警报响应功能,同时各非法入侵类别检测精度达到97%以上。

基于大数据分析技术的互联网非法入侵行为智能检测

为了获得理想的互联网非法入侵行为智能检测结果,提出了基于大数据分析技术的互联网非法入侵行为智能检测模型。该模型采用蚁群算法优化最小二乘支持向量机描述互联网非法入侵行为变化特点,采用大数据分析技术并行实现互联网非法入侵行为智能检测。仿真对比实验结果表明,所提模型的互联网非法入侵行为智能检测正确率和检测效率高,相对于其它模型具有明显的优越性。

基于大数据环境下网络非法入侵检测系统设计

以保护计算机应用安全为目的,提出了基于大数据环境下网络非法入侵检测系统。分析了大数据环境下的网络非法入侵检测系统的总体结构和功能,对网络入侵检测系统的性能指标、采样芯片、USB接口控制芯片、FPGA、电源管理芯片等硬件进行设计和选型,同时也完成了系统的软件设计。实验结果表明,利用网络非法入侵检测技术系统可以避免计算机被木马病毒等攻击,保证了计算机应用的安全性。

校园网络受外来非法入侵的现状和对策

校园网络受非法入侵常见的现象主要有三个方面 :一是不健康信息的侵入 ;二是反动言论侵入 ;三是教唆犯罪(黑客 )侵入。因此必须采取相应的对策 ,加强校园网络安全管理 ,以防为主 。