未知协议状态机推断技术研究综述

协议逆向工程(PRE)描述了协议的行为逻辑,一般分为协议格式提取和状态机构造2个步骤。这2个步骤既相互关联又相互独立,在网络安全领域具有重要意义。本文全面梳理PRE协议状态机推理的相关文献,总结分析协议状态机推理的研究现状和发展趋势。首先,本文介绍PRE的形式化定义和基本原则,并讨论主要领域的具体要求。其次,分析状态机推理方法,并将其分为3种模式:聚类方法、状态相关方法和轮询状态实体方法,然后从不同的角度比较算法的逆向能力和时间效率。最后展望协议状态机推理的发展趋势。

基于模糊逻辑的物联网流量攻击检测技术综述

物联网越来越多地出现在日常活动中,将我们周围多样化的物理设备连接到互联网,奠定了智慧城市、电子健康、精准农业等应用的基础。随着物联网应用的迅速普及,针对这类设备和服务的网络攻击数量也有所增加,且这些攻击具有不精确性和不确定性,使得对其进行正确检测和识别更加困难。为了应对上述挑战,学者们引入了基于模糊逻辑的攻击检测框架,在各种操作步骤中结合不同的模糊技术,以便在数据不准确和不确定时更精确地检测网络攻击。文中首先对物联网的安全性进行了详细的探讨,如其应对的安全挑战、所需的安全要求、面临的攻击类型等;其次对入侵检测系统(Intrusion Detection Systems,IDS)进行了描述,进而简述了物联网中IDS的基础框架;然后阐述了模糊逻辑的技术原理,分析了将其应用在流量攻击检测中的合理性;接着比较了各种基于不同技术的流量攻击检测方案,以说明它们在该领域的性能和重要性;最后总结了本文的主要工作,指出了未来的研究方向,为该领域的研究者提供了新的视角,以更好地应对不断升级的网络攻击。

基于动态加权张量距离的多聚类算法

基于张量的多聚类算法(TMC)在衡量属性重要性时忽略了对象张量内部属性组合的关联性,而且在不同的特征空间选择下,固定权重策略导致所选与未选择特征空间没有完全分离。针对上述问题,提出一种基于动态加权张量距离(DWTD)的多聚类算法(DWTD-MC)。首先,为提升各特征空间属性重要性衡量的准确性,建立了自-关联张量模型;其次,构建多视图权重张量模型,在不同特征空间选择下通过动态加权策略满足多聚类分析的需求;最后,使用DWTD衡量数据点的相似性,生成最终的多聚类结果。在真实数据集上的仿真实验结果表明,DWTD-MC在杰卡德指数(JI)、邓恩指数(DI)、DB指数(DB)和轮廓系数(SC)评价指标上均优于TMC等对比算法,而且可以在获得较高质量的聚类结果的同时,使各聚类结果之间保持较低的冗余度,满足多聚类分析的任务需求。