攻防对抗环境下的网络安全态势评估技术研究

为了弥补当前网络安全态势评估系统的不足,提出了一种基于攻防对抗环境的网络安全态势量化评估算法。该方法在深入分析影响安全态势各项因素的基础上,将传统的风险评估与网络防护状况、资产安全特性等环境因素相结合,提取出多个量化指标,按照攻击类别进行安全态势的量化评估。实验结果表明,该方法能够为安全管理人员提供更为客观、详实的态势信息,使之更为清晰地把握整个网络的安全状况。

基于支持向量机的网络攻击态势预测技术研究

作为网络安全主动防御的核心技术之一,网络攻击态势预测技术在网络风险评估与分析中越来越具生命力。该文从入侵检测系统报警综合评估得到网络攻击态势评估指标入手,应用支持向量回归的预测方法对网络攻击态势评估指标进行时间序列预测,给出了算法实现中的训练模块及预测模块结构,仿真结果表明了该方法的准确性。

基于事件关联的网络威胁分析技术研究

应用事件关联的方法综合IDS等安全设备报警信息进行网络威胁分析,介绍了事件关联基本方法,并提出事件关联分析器体系结构,实验系统测试结果表明,应用事件关联技术有效降低了网络威胁分析中出现的虚警,极大地减少了冗余报警。

网络安全设备故障管理中智能轮询策略的研究

为保证系统在给定故障管理带宽阈值下,仍然具有较高的故障征兆信息采集频率,该文提出了一种故障管理智能轮询算法。该算法根据故障征兆参数值的时间属性,使用离散傅立叶变换将参数值分解为不同频率的正弦函数,进而根据系统预先设定的各参数故障告警阈值,决定使用分解得到的最大或最小频率作为轮询间隔时间。最后,通过试验证明该算法具有较高的效率和可靠性。

基于凝聚的层次聚类算法的改进

为提高基于凝聚的层次聚类算法的准确率.在研究了空间级约束适用情况的基础上,以Single Link算法为例,验证了空间级约束条件对聚类结果的影响.与实例级约束Single Link算法相比,空间级约束Single Link算法只需较少约束条件即可达到较高准确率.实验结果证明,空间级约束可以有效提高聚类的准确率.

基于模糊Petri网的误用入侵检测方法

提出了基于模糊Petri网的误用入侵检测方法,并将类似于神经网络的学习引入模糊Petri网,以调整攻击知识模型参数.理论分析表明,基于模糊Petri网的误用入侵检测系统具有更高的推理效率,能从环境中动态学习调整知识模型的相关参数,如阈值、权值、确信度.仿真结果表明,在大多数情况下,学习调整后的知识模型能够提高误用检测系统的检测率.

基于图像熵的探地雷达杂波抑制效果评价

现有的探地雷达杂波抑制效果评价主要使用信杂比方法,需要结合目标特征区域的判断,且目标特征区域的选择受经验和选择方法影响较大。针对此问题,依据目标与背景信号的差异性与图像熵的关系,提出一种不依赖目标特征区域选择的杂波抑制效果评价方法。引入探地雷达合成孔径效果评价的图像熵方法,结合杂波抑制原理,探讨了杂波抑制前后目标特征变化与图像熵的关系;依据图像熵的大小评价不同杂波抑制方法的效果,图像熵越小,杂波抑制效果越好。实验证明:所提的方法可以有效评价常用探地雷达杂波抑制算法的效果。

基于主成分自动选择准则的探地雷达杂波抑制

针对抑制探地雷达杂波的主成分分析法中能量百分比判断准则阈值稳定性差及依赖人工经验的问题,提出了主成分自动选择准则。提出平均累积能量标准,以稳定性强的平均道能量为阈值,确定直达波的主成分范围;以改进的局部累积能量比为标准,给出适应性好的阈值范围及固定数值,提取目标信号主成分范围舍去弱相关的背景信号主成分;用目标信号主成分进行图像重构实现抑制探地雷达杂波的目的。实验证明,所提准则能够实现杂波主成分自动选择,所选择的阈值稳定性较好,能较大程度地抑制杂波。

基于攻击路径图的入侵意图识别

为了预测攻击者高层次的攻击目标,感知网络的安全态势,提出入侵意图识别方法.给出入侵意图的概念及其分类,提出一种基于层次化的攻击路径图.利用攻击路径图对攻击者的意图可达性、意图实现概率、意图实现的最短路径和攻击路径预测进行定量分析.应用有向图的最小割理论制定防护措施阻止攻击者意图的实现,为管理员的决策提供依据.实验验证了该方法的可行性和有效性.

基于模糊Petri网的动态知识表示与推理方法

针对专家系统知识库中的知识具有模糊特性以及知识库需要频繁更新的特点,设计了一种基于模糊Petri网的动态知识表示与推理方法。该方法利用实际环境中的数据,通过学习来调整知识模型的权值、阈值和确信度等参数,从而实现知识库的动态实时更新。此方法同时结合了产生式知识表示方式和神经网络知识表示方式的优点:知识模型结构清晰,参数意义明确;具有学习和并行推理能力。仿真实验结果表明,经过训练调整后的知识模型具有更高的准确度。

服务器负载的小波-神经网络-ARMA预测

为提高服务器负载预测的精度,提出一种新的基于小波的预测方法。该方法首先对具有非平稳特征的服务器负载序列进行小波分解与重构,得到一个低频信号和多个不同尺度的高频信号;对具有近似平稳特征的低频信号建立ARMA预测模型;对变化较多的各高频信号分别建立神经网络预测模型;然后分别对各信号进行一步预测并组合预测结果,获得原始负载的最终预测。实验表明:该方法能够有效预测非平稳的服务器负载序列,预测精度明显高于传统预测方法。

一种新型混合特征选择方法及其在入侵检测中的应用

针对高维数据包含的不相关和冗余特征影响检测方法性能的问题,提出了集成filter和wrapper方法的混合特征选择新方法.采用基于信息增益的filter方法,删除不相关特征;采用基于改进的自适应遗传算法和评价函数的wrapper方法,获取最优特征子集.在入侵检测中的应用表明,该方法能降低特征选择的时间,检测率和虚警率均优于其它方法.

探地雷达目标检测中的离散余弦变换方法

提出了一种以一维离散余弦变换分量作为特征量的探地雷达目标粗略检测方法。首先对探地雷达A-scan信号进行离散余弦变换,而后根据目标与背景处A-scan离散余弦变换最小分量差异较大的特点,引入离散余弦变换最小分量平方作为检测特征量,最后选取特定的阈值进行目标位置的判断,实现目标的粗略检测。实验结果表明,离散余弦变换最小分量作为检测特征量检测定位比较准确,虽然计算时间比能量法长,但精度比能量法高,可以用于目标的粗略检测。

一种随机-无标度混合的P2P蠕虫传播模型

针对现有模型中只用节点度来构建蠕虫网络的不足,文中结合无标度网络性质和实际P2P网络通信的特点,引入一个表示新节点连接概率的调节参数,在此基础上以随机选择与优先依附混合的方式建立蠕虫传播模型,并利用平均场理论和Matlab仿真对模型的演化机理进行研究.理论分析与仿真实验表明:选择蠕虫网络中合适的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与连接概率、节点吸引力等因素有着紧密的联系;所建立的蠕虫网络具有无标度网络的性质.

网络安全综合监控平台中安全策略的研究

通过分析网络安全综合监控平台中安全策略的特点和要求,给出了安全策略的一般性定义和描述,研究了策略的完整性、正确性、一致性要求,以及策略冲突的处理原则.在基于规则的专家系统推理引擎基础上,为网络安全综合监控平台建立一种基于规则引擎的安全策略处理机制,描述了规则引擎的推理和使用步骤.该机制能够分离安全策略的管理决策逻辑和技术决策逻辑,具有较强的策略冲突解决能力.应用证明了该系统具有较强的鲁棒性和适应性.

基于DWR框架的WEB应用的设计与实现

AJAX动态技术的广泛应用,增加了WEB项目开发的复杂性和难度。AJAX框架技术有效地解决了这一问题,在实现功能的同时提高了开发效率,具有推广意义。讨论了AJAX技术的特点和应用情况,并针对基于AJAX的动态客户端开发中的效率问题,提出了使用DWR框架设计实现AJAX应用效果的实例解决方案,采用客户端脚本语言对服务器端远程调用技术完成动态显示功能,优化了开发效率,并给出动态HTML页面中部分代码和服务器端的设计方法。

基于模型检测的工作流访问控制策略验证

访问控制策略的有效性对工作流管理系统的安全稳定运行具有重要影响,针对这一问题,提出了一种基于模型检测的工作流管理系统访问控制策略验证方法。建立了工作流管理系统的访问控制策略模型与工作流执行主体任务权限状态模型,并在此基础上对访问控制策略的有效性进行验证。实验表明该算法具有有效性和合理性,为访问控制策略的验证提供了一条新的解决途径。

一种软件缺陷预测改进模型的研究

研究考虑缺陷移除失败的软件缺陷预测改进模型,以提高缺陷预测能力.分析了传统Rayleigh模型的不足,在考虑缺陷移除失败因素的基础上,建立缺陷预测改进模型,并使用经验值及最大似然法估计获得模型参数.实例验证表明,改进模型可以有效地提高软件缺陷预测值与实际值的拟合度.

基于DCT的探地雷达频率波数偏移优化算法

目前探地雷达频率波数偏移算法中插值运算涉及复数运算,且对所有频率波数域内的数据进行运算,易引起复数寄生量和计算量大的问题。由此在分析离散余弦变换特点的基础上,引入离散余弦变换代替傅里叶变换用于频率波数偏移算法,以实变换代替复数变换,解决复数寄生量的问题;利用离散余弦变换能量集中的性质,仅对部分主要的离散余弦分量对应的数据进行插值偏移处理,减少计算复杂度以实现插值算法优化。实测数据表明,该文所提的优化方法效果明显。

基于随机游走的蠕虫网络演化研究

鉴于无标度网络的健壮性和小世界特性是蠕虫网络的理想特征,借助于复杂网络理论,提出了一个基于随机游走的蠕虫网络演化模型。该模型依据主机性能和网络的带宽采取择优的方式从蠕虫网络中选择合适的节点与新感染的主机建立连接。理论分析和模拟实验表明:所建立蠕虫网络具有无标度网络的性质。