基于多源知识融合的网络安全态势评估方法

网络安全态势评估是当前网络安全领域的研究热点之一。本文对国内外已有的安全态势评估方法进行分析和比较,从主机节点和链路方面对网络安全态势进行评估,提出了一种基于多源知识融合的网络安全态势评估模型。通过将多数据源信息融合获得节点安全态势,利用网络时效熵得到链路安全态势,最后将两者融合计算实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件进行仿真实验,对所提出的的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果能够客观反映网络安全态势的变化,准确的对网络安全态势进行评估。

采用序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法

针对现有网络流量分类方法难以在样本稀缺场景下快速识别早期未知应用这一问题,提出一种基于序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法。一方面基于Transformer-encoder框架构建流量分类模型(FAIN),该模型利用自注意力机制挖掘流量序列中数据包之间的全局依赖关系,生成具有可分辨性的流量表示向量用于分类。另一方面,为提升FAIN模型在样本稀缺场景下的适应能力,采取监督预训练与元学习相耦合的模型优化策略,赋予模型在小样本场景下快速学习流量分类任务的能力,使其满足识别早期未知网络应用的需求。在公开数据集与真实校园网流量合成的小样本数据集上进行了深入的对比实验。结果表明:所提出的流量分类模型FAIN在公开分类任务上优于现有方法,且优化后的FAIN模型在XJTU-FSTC和CSTNET数据集的5类和10类小样本分类任务上,准确率最高分别提升了16.75%、10.08%和11.57%、8.24%。该研究结果为未知网络应用的早期识别提供了有效的方法支撑。

ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

基于二级时空分桶的伴随轨迹查询

随着移动传感器设备的普及,人们能够采集到的位置数据越来越多,轨迹数据的规模也越来越庞大.从大规模时空数据中查找与指定轨迹最相似的前k条轨迹一直是时空大数据挖掘的重要挑战之一.现有的相似轨迹查询方法大都包括三个阶段:(1)对海量的离线轨迹数据建立索引;(2)基于索引结构从已知轨迹集中查询与指定轨迹相似的候选轨迹;(3)计算指定轨迹与候选轨迹之间的精确相似度并返回相似度最大的前k条轨迹.但大多数现有方法对轨迹进行聚类索引时不能有效利用时间和空间信息,导致时间相似度不高的轨迹也会被划分到相同的索引项上,最终影响查询的准确性和效率.此外,现有的时空轨迹相似度计算方法存在大量的无效运算,使得相似轨迹的查询效率整体较低.针对当前伴随轨迹查询方法对时间与空间信息利用不充分的问题,本文提出一种新的二级时空分桶索引结构,首先将每条轨迹数据按照时间滑动窗口划分为若干带有时间槽信息的子轨迹,在时间上对轨迹进行一级索引聚类;在此基础上对在相同时间槽内的子轨迹进行二级空间索引聚类,利用哈希算法将具有连续相同位置点的子轨迹映射到同一时空分桶中.与已有索引方法相比,该方法对不同轨迹在索引时具有更好的区分度,查询时的筛选条件更为严格,有效降低了候选轨迹集的规模.针对现有轨迹相似度计算方法效率低下的问题,提出一种基于时差约束的轨迹相似度计算方法.利用轨迹之间的时差排除大量不必要的位置比较运算,将轨迹相似度的计算复杂度控制在线性级别,大大提高了计算效率,同时为过滤伴随轨迹查询过程中的无效计算,对基于时差约束的轨迹相似度计算方法进行变体得到一种上下界过滤方法,最大限度地避免了无效计算.最后,在4个真实的大规模轨迹数据集上对所提方法进行实验验证,实验结果表明所提方法的轨迹查找效率是已知最好方法的9~20倍,证明了算法的有效性.

信息物理融合系统综合安全威胁与防御研究

信息物理融合系统(Cyber-physical system, CPS)是计算单元与物理对象在网络空间中高度集成交互形成的智能系统.信息系统与物理系统的融合在提升系统性能的同时,信息系统的信息安全威胁(Security)与物理系统的工程安全问题(Safety)相互影响,产生了新的综合安全问题,引入严重的安全隐患.本文介绍了CPS的概念与安全现状,给出了CPS综合安全的定义;在对现有安全事件进行分析的基础上,提出了CPS的综合安全威胁模型;从时间关联性和空间关联性的角度,对现有CPS攻击和防御方法进行了分类和总结,并探讨CPS综合安全的研究方向.

流量内容词语相关度的网络热点话题提取

针对网络舆情分析的需求,给出了网络热点话题定义及其形式化描述,分析了流量内容中热点词语与热点话题的关系,提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法.在此基础上,采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇,结合热点词语簇相关的网页标题及网站地址信息,得出网络热点话题的属性描述.实验结果表明,该算法能够有效获取当前网络中的热点话题,话题提取有效率达到16.7%,为网络热点话题传播特性研究提供了基础.与Web挖掘、话题监测与跟踪方法相比,所提算法通过选取合适的数据源,能更大程度地还原网络用户行为,从而得到了更为准确的网络信息传播状况.

博客网络中具有突发性的话题传播模型

提出了一个基于节点知名度和活跃度的离散时间话题传播模型.该模型的参数具有明确的物理意义,可体现话题动态传播过程的特征,并可为话题传播趋势的预测研究提供依据.通过统计和分析中国最大的博客站点——新浪博客在几个月中若干具有突发性的事件引起的热门话题数据,结果表明,所提出的模型可以较为精确地再现话题的实际传播过程并体现传播速率的重尾现象.

一种网络话题的内容焦点迁移识别方法

随着网络信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们获取和发布信息的最重要平台之一.在互联网的信息传播过程中,话题相关文本不断更新,而其内容焦点也随着话题发展发生着迁移.识别话题内容焦点有助于有效地挖掘与分析网络信息,是网络舆情分析领域的重要研究问题.文中针对网络流文本,提出了一种网络话题内容焦点的识别方法,首先对话题焦点特征在流文本中的分布情况进行分析,基于分析结果介绍了焦点识别方法3个主要步骤的算法模型,分别是基于时间属性的焦点特征词提取、内容焦点特征词的合并和内容焦点的表示.文本基于来自于真实网络的实际数据,对所提方法进行了实验验证,实验结果表明文中所提方法可有效获取话题发展过程中的内容焦点,并能以关键词集和语句集的形式对内容焦点进行表示.

无线通信中使用随机天线阵列的物理层安全传输方法

为了在无线通信过程中保证信息安全,提出了一种使用随机天线阵列的物理层安全传输方法(RAA方法).该方法在基站端使用多天线而在移动用户端使用单天线,期望移动用户首先发送同步训练符号,基站根据接收到的训练符号估计信道,然后基站随机选取若干天线并根据估计到的信道使用分布式波束形成的方法进行加权发射,各天线发射信号最后在期望用户接收点同相叠加,期望用户可以直接进行最大似然解调.由于基站在发射每个符号时都随机变换天线,将会导致窃听者的信道随机快速变化,因此窃听者无法通过盲均衡算法解调,从而保证了信息的低截获概率.与经典的使用随机加权系数的方法相比,RAA方法具有功率利用率更高的特点.仿真结果表明,在总功率一定的情况下,RAA方法可以在期望用户处获得比已有方法低一个数量级的误码率,而窃听者始终无法正确解调.

无线传感器网络节点协作的节能路由传输

针对无线传感器网络(WSN)中数据传输低能耗的需求,提出了一种节点协作的节能路由传输(ECGR)算法.该算法由以下2个方面构成:在物理层,WSN根据数据包循环冗余校验功能获得能够正确解包的节点,然后利用竞争选取算法推举出簇头节点,并通过与簇头节点进行信息交换,形成协作节点簇,从而进行协作发射信号,最终实现多节点分集增益;在网络层,协作节点簇利用基于地理位置信息路由算法,促使数据包始终向目的节点路由,避免了数据包路由向其他方向扩散.与其他同类算法相比,ECGR算法不仅增加了节点簇的传输距离,而且降低了网络整体能耗,并将能耗平衡分布于诸多节点,进而延长了网络寿命.仿真实验表明,当节点密度为0.03时,历经400次仿真,ECGR算法的节点存活率比基于地理位置的路由算法提高了70%.

显式知识注入的任务型对话理解模型

传统对话理解模型依赖对话历史识别用户意图,由于缺乏丰富的知识信息,对生僻或特有内容的理解能力欠佳。通过隐式编码将知识加入模型的方法将知识注入与模型训练高度绑定,难以适应知识库的更新迭代,也会导致知识噪声,引入无关知识破坏原有语义。为解决上述问题,本文提出一种显式知识注入的多任务学习对话理解模型。将知识以自然语言形式插入到对话文本中,即插即用,满足知识源动态发展的需要;通过对话理解的主任务,关联知识识别的辅助任务,进行多任务学习,减少知识噪声。实验结果表明,与现有方法相比,本文提出的模型在意图识别和语义槽填充任务上的宏F_(1)值分别提升了4.87%和2.09%。

IPv6网络中蠕虫传播模型及分析

IPv6网络由于其巨大的地址空间,通常被认为对随机扫描蠕虫有天然的抵御能力,该文研究了一种可以在IPv6网络中迅速传播的新型网络蠕虫(V6-Worm).基于对V6-Worm扫描策略的分析,分别建立简单传染病模型和双因素蠕虫模型来仿真V6-Worm的传播趋势.简单传染病模型的仿真结果证明,V6-Worm拥有比随机扫描蠕虫更快的传播速度;双因素蠕虫模型的仿真结果证明,V6-Worm拥有更强的对抗蠕虫控制措施的能力,同时在研究中发现主机中存在漏洞的比例是V6-Worm传播性能的主要影响因素.最后,文中从防止地址信息泄漏和降低主机存在漏洞比例两个角度,讨论了V6-Worm的防御策略.

网络信息内容审计研究的现状及趋势

网络信息内容审计技术针对网络流量中不良信息传播的问题,综合运用网络数据包获取、信息处理、不良流量阻断等技术实现对网络信息内容传播的有效监管.按照从整体到局部的思路,以从底层到高层的视角对内容审计所涉及的关键技术进行研究与论述.首先讨论了审计系统模型的研究现状及不足,进而分析了审计数据获取及相关的负载均衡技术;介绍了内容审计中模式匹配、文本语义分析、不良图像内容识别等核心技术的研究进展,接下来分析了内容安全态势评估与预测、在线阻断等审计结果处理技术;最后针对目前研究中的不足,给出需要进一步研究的热点内容及研究建议并给出了结论.

动态短信通信复杂网络演化模型研究

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化以及节点的退出,更细致、真实地刻画了短信网络的动态演化特性.实验结果显示,该模型所生成的网络规模表现出有增有减的动态演化过程,与现实情况相吻合,能够更加客观地模拟与刻画短信复杂网络的特征与演化状况.

网络生存适应性的多目标评估

为了更好地测度网络适应环境变化的能力,提出了一种简单的多目标量化评估网络生存适应性的方法.该方法将网络效率、网络鲁棒性和网络代价等多个优化目标结合起来,通过定量加权的方法对网络拓扑的生存适应性进行综合评估,避免了仅依靠网络平均路径长度、最大连通子图规模等单一度量指标进行评估的不足.仿真实验结果表明,综合了环型和星型结构优势的Hub型拓扑结构的生存适应性比较高,节点度分布较均匀的ARPA网络的生存适应性比较优,提高网络拓扑度分布的均匀性是改善网络拓扑生存适应性的有效措施.该评估方法不仅能够有效度量不同网络结构在动态环境下的生存适应能力,还能进一步为网络拓扑的优化、设计和重构提供有益的指导.

一种利用天线旋转的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络的低成本、低耗能以及准确定位的需求,提出了一种基于多普勒效应的射频干涉旋转定位算法(RRIPS).先利用设置在锚节点上的2个旋转天线发射相同频率的单频信号,产生多普勒效应,再由待测节点通过分析多普勒频率变化规律获得定位所需的距离信息,最终由待定位节点融合锚节点位于不同位置所测得的多组距离信息,从而获得自身的地理位置估计.与基于射频干涉的分布式节点定位方法(DRIPS)相比,RRIPS仅利用待定位节点的常规无线通信设备接收信号,无需与锚节点进行信息交互,算法简单,运算量小,复杂度低,能耗小.仿真实验表明,在信噪比为10dB时,RRIPS比DRIPS在定位精度上提高了1.5m.

网络攻击下信息物理融合电力系统的弹性事件触发控制

本文将电动汽车(Electric vehicles, EVs)引入到典型的信息物理系统(Cyber-physical systems, CPS)智能电网中,采用负荷频率控制(Load frequency control, LFC)方法,能够快速抑制系统扰动所引发的频率变化.在考虑拒绝服务(Denial-of-Service, DoS)攻击的情况下,提出了一种弹性事件触发机制,使系统能够容忍攻击所造成的数据丢失.与此同时,PI型静态输出反馈控制器的输入按需更新,减少了通信负担.对于建立的闭环时滞系统模型,构造新型李亚普诺夫泛函,对系统进行稳定性分析,推导出系统所能承受的最大DoS攻击持续时间,并对控制器增益和弹性事件触发矩阵进行协同设计.最后,通过多域电力系统仿真,验证了所提出方法的有效性.

利用离去角度的无线传感器网络分布式节点定位方法

针对现有无线传感器网络节点定位方法成本和复杂度较高的问题,提出了一种利用离去角度估计的分布式节点定位方法(AODL).锚节点利用阵列天线发射正交导频信号,从而使得各传感节点仅需配备常规的单天线系统便可获得导频信号的离去角度信息.结合锚节点的地理位置,各节点进而可进行自身的三维位置估计.AODL方法仅利用无线通信设备进行定位,节点的角度估计不需要配备阵列天线,具有低成本和低能耗的优点,同时各节点独立进行自身的角度估计和位置计算,是一种分布式的定位方法.仿真实验结果表明,对于100 m×100 m的定位区域,借助于4个装备3×3均匀面阵的锚节点,各传感节点在信噪比为15 dB时的平均定位误差可以达到1 m以内.

基于多模式匹配的网络视频流识别与分类算法

快速发现网络中的视频流是进行网络视频监督及管理的前提与基础。本文通过分析网络视频流数据包的特征,提出了一种基于多模式匹配思想的网络视频流快速发现与分类算法,该算法利用不同视频流的特征建立匹配机,只需对网络数据包进行一次不完全扫描,就可以判断出数据包中是否含有视频流及类型。实验结果表明,与普通的协议解析方法相比,在满足准确性的前提下,所提算法具有更好的时间性能。

一种支持大规模应用层组播的混合拓扑覆盖网络

提出一种支持大规模应用层组播的混合拓扑覆盖网络——H-ALM.将传输覆盖网络分为主干层和分支层,主干层采用树状结构,分支层采用网状结构.H-ALM克服了单一树状结构传输稳定性差和单一网状结构传输延迟大的不足,同时综合考虑节点规模、节点的带宽能力、节点累计转发和接收数据量等实时的状态和网络条件,从而进一步优化了混合式传输覆盖网络.实验表明,H-ALM比树状方法更稳定,比网状方法延迟更小.