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多蠕虫传播模型分析

计算机应用 2010年第A12期30卷 3360-3362页

作者：宋礼鹏中北大学电子与计算机科学技术学院太原030051

网络蠕虫之间存在着复杂的交互关系,它们对蠕虫的传播、演化等动力学行为有着重要的影响,刻画这些关系有助于找到更好的控制和预防策略。然而,现有模型大多是基于单蠕虫的传播模型。在此,给出一个两类蠕虫的交互模型,重点研究了一类合... 详细信息

网络蠕虫之间存在着复杂的交互关系,它们对蠕虫的传播、演化等动力学行为有着重要的影响,刻画这些关系有助于找到更好的控制和预防策略。然而,现有模型大多是基于单蠕虫的传播模型。在此,给出一个两类蠕虫的交互模型,重点研究了一类合作型蠕虫的流行对其他蠕虫的影响。运用动力学分析方法,得到了模型的平衡态及其稳定性条件,并仿真验证了理论结果。理论分析与仿真结果均表明,合作型蠕虫不仅能降低其他蠕虫的传播阈值,而且能加快它们的传播速度,同时,在稳定性条件的指导下采用补丁技术可以抑制合作型蠕虫的传播。

关键词：网络安全多蠕虫模型合作型蠕虫平衡态与稳定性动力系统

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基于用户窗口行为的内部威胁检测研究

计算机工程 2020年第4期46卷 135-142,150页

作者：李志宋礼鹏中北大学大数据学院大数据与网络安全研究所太原030051

用户在计算机上的行为直接体现在与应用窗口的交互过程中.针对内网安全问题,从应用窗口的使用角度出发,对用户行为进行研究.搭建完全自由的内网环境,采集与分析用户在应用窗口上的行为数据,提取面向异常用户检测与用户变化行为识别的行... 详细信息

用户在计算机上的行为直接体现在与应用窗口的交互过程中.针对内网安全问题,从应用窗口的使用角度出发,对用户行为进行研究.搭建完全自由的内网环境,采集与分析用户在应用窗口上的行为数据,提取面向异常用户检测与用户变化行为识别的行为特征.通过样本均值分布特性和K-S检验验证了不同用户使用应用窗口的行为存在显著差异,并结合欧氏距离与置信区间,构建异常行为检测算法.实验结果表明,该算法能够有效检测异常用户与识别用户变化行为,准确率分别高达97.4%和94.5%,对于内部威胁防御具有重要作用.

关键词：内网安全应用窗口用户行为异常检测欧氏距离

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大规模语料库分词质量评价方法研究

大规模语料库分词质量评价方法研究

作者：宋礼鹏山西大学

学位级别：硕士

在自然语言处理领域里，以大规模真实文本为基础的语料库研究和知识自动获取越来越受到重视，建设大规模高质量的语料库成为首要的任务。然而，对语料库加工质量检验方法的研究却很少。语料库分词质量的评价问题是汉语语料库的特有问题... 详细信息

在自然语言处理领域里，以大规模真实文本为基础的语料库研究和知识自动获取越来越受到重视，建设大规模高质量的语料库成为首要的任务。然而，对语料库加工质量检验方法的研究却很少。语料库分词质量的评价问题是汉语语料库的特有问题，已有的简单随机抽样的方法，当语料库规模变大时，无法精确估计分词质量评价中语料库样本的总体方差，同时，为了保证检验的精度，传统抽样方法的检验费用太高。本文针对大规模语料库分词质量评价中存在的问题，提出了基于聚类的大规模语料库分词质量评价方法。该方法通过对语料库抽样样本进行聚类，实现对语料库抽样样本分词正确率的有效分层，然后对各层样本进行简单随机抽样。主要工作如下： a．研究语料库分词质量评价的抽样方法，采用改进的ISODATA聚类算法实现语料库样本的分层;b．给出语料库样本的结构化方法，用影响分词正确率的主要因素代表语料库样本向量;C．研究聚类中的样本相似性度量公式，采用改进的绝对值法计算。该公式既能反映样本向量间的距离，又能反应样本向量各分量之间的相关性;d．给出聚类结果的评价函数，根据该评价函数可以实现对聚类参数的有益指导，在聚类结束时还可根据评价函数值直接求得聚类所带来的增益。与已有的简单随机抽样方法相比，本文提出的方法在大规模语料库分词质量评价时，有如下优点;a．通过聚类得到语料库抽样样本分词正确率的分层知识，进而在检验中运用分层抽样带来的增益减少检验的费用： b．用聚类后得到的语料库分词正确率的类别知识很好地解决了语料库分词正确率的方差估计问题。

关键词：语料库分词质量评价样本特征表示分层抽样样本聚类评价函数

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融合社交网络威胁的攻击图生成方法

计算机工程 2021年第5期47卷 104-116页

作者：杨艳丽宋礼鹏中北大学大数据学院太原030051

针对现有攻击图生成和分析方法多数未考虑社交网络威胁的问题,提出一种基于知识图谱融合社交网络威胁的攻击图生成方法。根据攻击图的构建需求和收集的内网环境数据,设计融合社交网络威胁的网络安全本体模型和知识图谱,以实现对社交网... 详细信息

针对现有攻击图生成和分析方法多数未考虑社交网络威胁的问题,提出一种基于知识图谱融合社交网络威胁的攻击图生成方法。根据攻击图的构建需求和收集的内网环境数据,设计融合社交网络威胁的网络安全本体模型和知识图谱,以实现对社交网络和物理网络数据的关联分析以及对攻击图输入信息的扩展,基于知识图谱采用广度优先搜索算法生成融合社交网络威胁的攻击图,并给出内部社交网络威胁的攻击成功率计算方法。基于真实网络拓扑和脆弱性信息的实验结果表明,与现有攻击图的相关方法相比,该方法可有效发现网络中潜在的借助社交网络入侵的攻击路径。

关键词：网络安全知识图谱社交网络威胁属性攻击图本体模型

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Java标准教程 1版

丛书名：程序员成长课堂

2011年

作者：宋礼鹏夏永恒等

本书共分3篇14章。第1篇系统地介绍了Java语言的诞生与发展、Java编程环境的搭建及基本语法的使用。第2篇系统地讲解了Java编程中的函数、数组、字符串操作的概念与运用，且列出了常用的算法以供参考学习。第3篇通过典型的实例，使读者... 详细信息

ISBN: (数字)9787122097972

ISBN: (纸本)9787122097972

本书共分3篇14章。第1篇系统地介绍了Java语言的诞生与发展、Java编程环境的搭建及基本语法的使用。第2篇系统地讲解了Java编程中的函数、数组、字符串操作的概念与运用，且列出了常用的算法以供参考学习。第3篇通过典型的实例，使读者系统地感受软件开发的整体过程。本书贴近实际，针对性强；并且每章中都含有例题以及其程序源代码，帮助读者熟练掌握基本知识及其运用。

关键词： JAVA语言程序设计

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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基于鼠标及窗口行为的持续身份认证研究

中北大学学报（自然科学版） 2020年第6期41卷 511-519,526页

作者：田杰宋礼鹏中北大学大数据学院山西太原030051

针对当前基于鼠标动力学的身份认证方法在开放环境中认证性能低的问题,提出了一种联合鼠标及窗口行为进行跨域分析的方案.首先从采集的数据中提取鼠标动力学以及点击窗口名双域特征;然后使用投票制特征选择算法进行特征筛选,以降低鼠标... 详细信息

针对当前基于鼠标动力学的身份认证方法在开放环境中认证性能低的问题,提出了一种联合鼠标及窗口行为进行跨域分析的方案.首先从采集的数据中提取鼠标动力学以及点击窗口名双域特征;然后使用投票制特征选择算法进行特征筛选,以降低鼠标行为的变异性;最后通过支持向量机构建认证模型,在完全自由的内网中进行持续身份认证实验.实验结果表明,该方法在2min的检测时间中表现出较低的误报率(5.38%)和漏报率(3.16%),且准确率可达到94.2%,优于当前在开放环境下基于鼠标动力学的分类识别研究.

关键词：鼠标动力学窗口文本持续身份认证投票制特征选择支持向量机

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基于种子变异潜力的模糊测试方法

科学技术与工程 2020年第9期20卷 3656-3661页

作者：王乔宋礼鹏中北大学大数据学院太原030051

针对覆盖率导向的模糊测试技术在种子筛选时无法体现种子变异价值的问题,提出基于种子变异潜力的适应度函数计算方法,对距离程序起始块近和后继块多的基本块赋予较高权值,追踪种子覆盖路径附近未被覆盖的基本块信息,结合未被覆盖基本块... 详细信息

针对覆盖率导向的模糊测试技术在种子筛选时无法体现种子变异价值的问题,提出基于种子变异潜力的适应度函数计算方法,对距离程序起始块近和后继块多的基本块赋予较高权值,追踪种子覆盖路径附近未被覆盖的基本块信息,结合未被覆盖基本块权值计算种子适应度,筛选适应度高且资源开销小的种子进行下一代变异。将提出的模糊测试技术与AFL(American fuzzy loop)在LAVA-M数据集和真实Linux程序上进行对比实验,结果表明:本文方法在减小资源开销的同时代码覆盖率、漏洞发现速度、漏洞发现数量有明显提高。证明了上述筛选策略的有效性。

关键词：模糊测试覆盖率导向基本块种子筛选变异潜力

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Java标准教程

作者：宋礼鹏夏永恒

来源：南通市图书馆图书评论

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基于正常域名及其可信度的DGA检测方法

中北大学学报（自然科学版） 2021年第4期42卷 311-317页

作者：卫清才宋礼鹏中北大学大数据学院山西太原030051 中北大学大数据与网络安全研究所山西太原030051

现有DGA域名分类模型仅注重检测已知的DGA域名家族,对新型DGA域名家族识别效果差.为了解决该问题,本文提出了一种基于正常域名及其可信度的DGA域名检测模型ProfDGA.该模型通过评估每个正常域名的可信度且将评分引入损失函数,使得模型训... 详细信息

现有DGA域名分类模型仅注重检测已知的DGA域名家族,对新型DGA域名家族识别效果差.为了解决该问题,本文提出了一种基于正常域名及其可信度的DGA域名检测模型ProfDGA.该模型通过评估每个正常域名的可信度且将评分引入损失函数,使得模型训练只利用正常域名及其可信度.通过本文方法得到的模型具备更强的泛化性和检测新型DGA家族的能力.经过实验验证,虽然ProfDGA模型对已知DGA家族检测精确率降低了9%,但对未知DGA家族的检测精确率较现有模型提升了30%,查全率提升了54.2%,能有效发现新型DGA域名家族.

关键词：僵尸网络域名生成算法正样本可信度深度学习长短期记忆网络