检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

网络运行安全指数多维属性分类模型

计算机学报 2012年第8期35卷 1666-1674页

作者：张永铮云晓春中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院信息工程研究所北京100093 信息内容安全技术国家工程实验室北京100190

安全指数作为反映和测度网络安全态势的一种核心方法,具有重要的研究意义.为度量网络信息系统在运行过程中的安全态势,文中给出了网络运行安全指标和指数的定义,提出了10个关键分类属性以及指数分类的通用概念模型ICM,该模型为具体指数... 详细信息

安全指数作为反映和测度网络安全态势的一种核心方法,具有重要的研究意义.为度量网络信息系统在运行过程中的安全态势,文中给出了网络运行安全指标和指数的定义,提出了10个关键分类属性以及指数分类的通用概念模型ICM,该模型为具体指数分类模型的构建和不同分类模型的比较提供了统一的模型方法.基于ICM模型和10维分类属性,文中同时提出了一个多维属性指数分类模型ICM M10,并通过4个典型指数的应用实例阐明了M10模型的应用过程和应用意义.应用实例分析表明,M10模型能够刻画出安全指数在10个关键属性上的本质特性,对深入研究指数特性、关系及其内在含义具有指导意义,同时,也为建构多层次安全指数体系提供了理论和技术基础.

关键词：网络安全态势安全指数指标体系分类评估

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于网络的恶意代码检测技术

通信学报 2007年第11期28卷 87-91页

作者：吴冰云晓春高琪哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心黑龙江哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所北京100080

通过对传统分布式IDS的分析,指出基于详细协议分析的多引擎小规则集的系统结构用于网络级恶意代码检测的缺陷,设计了单引擎大特征集的网络级恶意代码检测模型及恶意代码特征描述语言;分析了网络数据流的特征,通过对特征串进行优化的方法... 详细信息

通过对传统分布式IDS的分析,指出基于详细协议分析的多引擎小规则集的系统结构用于网络级恶意代码检测的缺陷,设计了单引擎大特征集的网络级恶意代码检测模型及恶意代码特征描述语言;分析了网络数据流的特征,通过对特征串进行优化的方法,避免特征串后缀与数据流的频繁碰撞及链表分支不平衡的问题,大幅度提高了WM算法检测网络恶意代码的效率。

关键词：计算机网络恶意代码检测检测模型模式集优化

RTLinux下基于半轮询驱动的用户级报文传输机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2004年第6期15卷 834-841页

作者：田志宏方滨兴云晓春哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心黑龙江哈尔滨150001

网络通信软件的处理开销已成为影响机群系统的性能瓶颈,为了提高机群系统的网络性能,在实时操作系统RTLinux下,设计并实现了一个符合VIA规范的用户级通信软件UMPS,提出了半轮询驱动的概念,利用半轮询驱动机制降低了系统中断频率,明显提... 详细信息

网络通信软件的处理开销已成为影响机群系统的性能瓶颈,为了提高机群系统的网络性能,在实时操作系统RTLinux下,设计并实现了一个符合VIA规范的用户级通信软件UMPS,提出了半轮询驱动的概念,利用半轮询驱动机制降低了系统中断频率,明显提高了短报文的处理能力.通过更为高效的地址翻译和基于资源映射图的缓冲区管理算法,应用程序旁路操作系统,依靠异步DMA直接与通信设备进行交互,有效地降低了网络通信的延迟与开销.通过性能的分析比较表明,UMPS接收64 byte与1500 byte的报文时吞吐量分别达到394 Mbps和895 Mbps,与现有的报文传输机制相比,UMPS的性能有了较为显著的提高.

关键词： RTLinux 异步DMA 延迟半轮询驱动中断

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多特征相似度的蠕虫检测

高技术通讯 2005年第8期15卷 11-17页

作者：唐振江何慧云晓春哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室哈尔滨150001

在分析了正常网络流量分布的基础上,提出了基于多特征相似度的蠕虫检测方法.首先利用多个特征的高频统计结果分别计算相似度,然后将它们复合成一个相似度值,接下来比较相邻两次的相似度,最终发现异常.这种方法可以在一定程度上降低检测... 详细信息

在分析了正常网络流量分布的基础上,提出了基于多特征相似度的蠕虫检测方法.首先利用多个特征的高频统计结果分别计算相似度,然后将它们复合成一个相似度值,接下来比较相邻两次的相似度,最终发现异常.这种方法可以在一定程度上降低检测的误报率和漏报率,对蠕虫在大规模蔓延之前的检测效果也比较理想,可以在蠕虫爆发的早期阶段做出诊断,并且它不但可以用于已知类型的蠕虫检测而且对未知类型的蠕虫也有较好的检测效果.

关键词：异常检测未知类型的蠕虫检测多特征相似度检测效果相似度蠕虫特征流量分布早期阶段漏报率

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自动特征提取的大规模网络蠕虫检测

通信学报 2006年第6期27卷 87-93页

作者：王平方滨兴云晓春哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室黑龙江哈尔滨150001

蠕虫由于传播速度很快在网络中造成了严重的危害,对蠕虫进行自动的快速检测成了一项必需的研究。研究了在大规模网络中,利用流量异常发现模块从网络中发现异常数据集,然后自动进行特征提取,进而将特征更新到特征检测的特征库中进行特征... 详细信息

蠕虫由于传播速度很快在网络中造成了严重的危害,对蠕虫进行自动的快速检测成了一项必需的研究。研究了在大规模网络中,利用流量异常发现模块从网络中发现异常数据集,然后自动进行特征提取,进而将特征更新到特征检测的特征库中进行特征检测的方法,实现对未知蠕虫的检测。本系统能够快速地发现新的疫情,作为蠕虫的自动防御的基础。

关键词：计算机网络蠕虫特征检测异常发现特征提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于强化规则学习的高效入侵检测方法

计算机研究与发展 2006年第7期43卷 1252-1259页

作者：杨武云晓春李建华哈尔滨工程大学信息安全研究中心哈尔滨150001

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.在对归纳学习理论深入研究的基础上,将规则学习算法应用到入侵检测建模中.针对审计训练数据不足时出现的检测精度下降的情况,提出了一种基于强化规则学习... 详细信息

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.在对归纳学习理论深入研究的基础上,将规则学习算法应用到入侵检测建模中.针对审计训练数据不足时出现的检测精度下降的情况,提出了一种基于强化规则学习的高效入侵检测方法EAIDBRL(efficientapproachtointrusiondetectionbasedonboostingrulelearning).在EAIDBRL方法中,首先调整传统Boosting算法的权重更新过程在各个预测目标类内部进行,以消除退化现象;然后修改传统规则学习算法中规则生长和规则剪枝过程的评价准则函数;最后使用改进后的Boosting算法来增强弱规则学习器对网络审计数据的分类性能.标准入侵检测数据集上的测试结果表明,EAIDBRL方法能够较大地提高传统规则学习检测模型在小样本条件下的入侵检测性能.

关键词：网络安全入侵检测规则学习泛化性能检测率误报率

面向TCP连接的网络实时监控系统及其连接阻断技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程 2004年第6期30卷 48-49,119页

作者：焦绪录胡铭曾云晓春哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室哈尔滨150001

介绍了一种面向TCP连接的网络实时监控系统RMCNS(a real-time monitoring and controlling network system to orient TCP connection)。该系统的架构搭建在网络入侵监测系统函数库(Libnids)编程平台上，采用网络侦听方式监控攻击、实... 详细信息

介绍了一种面向TCP连接的网络实时监控系统RMCNS(a real-time monitoring and controlling network system to orient TCP connection)。该系统的架构搭建在网络入侵监测系统函数库(Libnids)编程平台上，采用网络侦听方式监控攻击、实时高效的TCP协议还原、基于内容的攻击判定和面向TCP连接的实时阻断是RMCNS的主要特点，该文重点讨论了针对基于TCP连接的攻击实时响应的阻断技术,分别介绍了在标准TCP协议栈和非标准TCP协议栈网络环境下，RMCNS采用的阻断技术，为网络监控提出了新的方法。

关键词：网络攻击侦听实时阻断 TCP协议栈

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于统计的网络流量模型及异常流量发现

高技术通讯 2007年第10期17卷 1007-1012页

作者：吴冰云晓春陈海永哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001

基于从网络流量的大小和流量曲线的形状两个方面的研究,建立了一种基于统计的网络流量模型,提出了计算正常情况网络流量曲线的算法。通过对比正常网络流量曲线和异常网络流量曲线之间的差距,实现了对异常数据流的自动检测。实验表明,该... 详细信息

基于从网络流量的大小和流量曲线的形状两个方面的研究,建立了一种基于统计的网络流量模型,提出了计算正常情况网络流量曲线的算法。通过对比正常网络流量曲线和异常网络流量曲线之间的差距,实现了对异常数据流的自动检测。实验表明,该模型不仅可以模拟与网络实测数据相似的网络流量,而且具有一定的异常流量发现能力。

关键词：统计计算机网络流量模型异常发现

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于传播加速度的微博流行度预测方法

计算机研究与发展 2018年第6期55卷 1282-1293页

作者：朱海龙云晓春韩志帅中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

微博流行度预测是根据微博早期的传播特征来预测其未来的传播范围.目前的主要方法是根据信息早期传播的流行度进行预测,忽略了传播速度变化的趋势,这导致此类方法在预测微博消息未来流行度时准确性较差.为了更准确和方便地预测微博未来... 详细信息

微博流行度预测是根据微博早期的传播特征来预测其未来的传播范围.目前的主要方法是根据信息早期传播的流行度进行预测,忽略了传播速度变化的趋势,这导致此类方法在预测微博消息未来流行度时准确性较差.为了更准确和方便地预测微博未来流行度,提出了一个多元线性回归模型:用户活跃度及传播加速度(user activity propagation acceleration,UAPA)模型.首先,研究了未来流行度与早期传播趋势变化的联系,发现两者存在正相关关系,根据这个发现,提出了传播加速度的概念,并基于传播加速度和早期流行度建立了预测模型.然后,分析了微博用户周期性的活动现象并发现用户转发数量在一天的不同时刻差异很大,传播加速度和流行度也不同.基于这种情况,根据用户活跃性优化了预测模型.最后在2个真实数据集(分别有100万和41万条微博)上对比了UAPA模型与业内代表性流行度预测方法的预测准确度,分析了模型中参数取值对于预测效果的影响.实验表明:提出的UAPA模型在多个性能指标上都优于现有方法.

关键词：微博流行度预测用户活跃度传播加速度