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基于多元风险概率模型的舰炮武器研制进度风险分析

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兵工学报 2008年第5期29卷 521-525页

作者：田新广邱志明段毅海军装备研究院博士后工作站北京100073 北京交通大学计算技术研究所北京100029

针对舰炮武器系统研制工程进度的风险分布特征,建立了基于多元风险概率的进度风险分析模型,给出了基于正态分布和指数分布的进度风险估算方法,并结合具体风险因素分析了舰炮武器系统研制进度风险评估的指标和准则,最后给出某型大口径舰... 详细信息

针对舰炮武器系统研制工程进度的风险分布特征,建立了基于多元风险概率的进度风险分析模型,给出了基于正态分布和指数分布的进度风险估算方法,并结合具体风险因素分析了舰炮武器系统研制进度风险评估的指标和准则,最后给出某型大口径舰炮研制的风险分析实例,验证了文中方法的有效性和可靠性。

关键词：系统评估与可行性分析进度风险舰炮风险分析

基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测

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电子与信息学报 2007年第11期29卷 2580-2584页

作者：田新广孙春来段洣毅北京交通大学计算技术研究所国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

异常检测是目前入侵检测系统(IDS)研究的主要方向。该文提出一种基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测方法,该方法利用一阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态与用户执行的shell命令联系... 详细信息

异常检测是目前入侵检测系统(IDS)研究的主要方向。该文提出一种基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测方法,该方法利用一阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态与用户执行的shell命令联系在一起,并引入一个附加状态;Markov链参数的计算中采用了运算量较小的命令匹配方法;在检测阶段,基于状态序列的出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并提供了两种可选的判决方案。文中提出的方法已在实际入侵检测系统中得到应用,并表现出良好的检测性能。

关键词：入侵检测 shell命令 Markov链异常检测行为轮廓

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多级安全中敏感标记的最优化挖掘

软件学报 2011年第5期22卷 1020-1030页

作者：杨智金舒原段毅方滨兴中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100049 信息工程大学电子技术学院河南郑州450004 信息内容安全技术国家工程实验室北京100190

提出了一种自底向上的方法来实现系统迁移过程中自动和科学的访问控制策略转换.首先对多级安全中敏感标记最优化挖掘问题作了形式化描述,证明了该问题是NP完全问题,不存在多项式时间算法.然后,在此基础上提出了基于层次聚类和遗传算法... 详细信息

提出了一种自底向上的方法来实现系统迁移过程中自动和科学的访问控制策略转换.首先对多级安全中敏感标记最优化挖掘问题作了形式化描述,证明了该问题是NP完全问题,不存在多项式时间算法.然后,在此基础上提出了基于层次聚类和遗传算法的近似最优化挖掘算法,将该问题分解为范畴划分和密级分配两个阶段.最后,实验结果表明,算法能够有效地挖掘出最优的敏感标记.该方法可以应用于等级保护工作中的系统迁移工程.

关键词：多级安全敏感标记最优化挖掘计算复杂度层次聚类算法遗传算法

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访问控制策略中信息流的最优化去环方法

电子学报 2011年第7期39卷 1530-1537页

作者：杨智段洣毅金舒原殷丽华郭莉中国科学院计算技术研究所北京100190 解放军信息工程大学电子技术学院河南郑州450004 中国科学院研究生院北京100039 信息内容安全技术国家工程实验室北京100190

最优化去除访问控制中信息流的环路是许多重要信息系统向多级安全系统迁移时保证系统可用性的重要前提.证明了该问题是NP难题,提出了基于动态规划的最优解算法,利用遗传算法搜索近似最优解.复杂度分析和实验结果表明,对于小规模环境,最... 详细信息

最优化去除访问控制中信息流的环路是许多重要信息系统向多级安全系统迁移时保证系统可用性的重要前提.证明了该问题是NP难题,提出了基于动态规划的最优解算法,利用遗传算法搜索近似最优解.复杂度分析和实验结果表明,对于小规模环境,最优解方法能较快地找出最优解;对于大规模环境,近似最优解算法能有效找出近似解.

关键词：访问控制策略信息流环路 NP难题动态规划遗传算法

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基于广义污点传播模型的操作系统访问控制

软件学报 2012年第6期23卷 1602-1619页

作者：杨智殷丽华段洣毅吴金宇金舒原郭莉中国科学院计算技术研究所北京100190 解放军信息工程大学河南郑州450004 中国科学院研究生院北京100049 信息内容安全技术国家工程实验室北京100190

动态调整安全级是目前提高强制访问控制模型可用性的主要途径,它大致包括两类方法.其中,安全级范围方法对主体权限最小化的支持不够,而污点传播方法存在已知隐蔽通道.提出了保护操作系统保密性和完整性的广义污点传播模型(generalized t... 详细信息

动态调整安全级是目前提高强制访问控制模型可用性的主要途径,它大致包括两类方法.其中,安全级范围方法对主体权限最小化的支持不够,而污点传播方法存在已知隐蔽通道.提出了保护操作系统保密性和完整性的广义污点传播模型(generalized taint propagation model,简称GTPM),它继承了污点传播在最小权限方面的特点,拓展了污点传播语义,以试图关闭已知隐蔽通道,引入了主体的降密和去污能力以应对污点积累;还利用通信顺序进程(CSP)语言描述了模型的规格,以明确基于GTPM的操作系统的信息流控制行为的形式化语义;基于CSP的进程等价验证模型定义了可降密无干扰,并借助FDR工具证明形式化构建的抽象GTPM系统具有可降密无干扰安全性质.最后,通过一个示例分析了模型的可用性提升.

关键词：污点传播隐蔽通道通信顺序进程无干扰最小权限信息流控制操作系统

基于层次评估和熵理论的舰炮武器研制费用风险分析

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舰船科学技术 2008年第1期30卷 92-95页

作者：田新广邱志明段洣毅海军装备研究院博士后工作站北京100073 北京交通大学计算技术研究所北京100029

针对舰炮武器系统研制工程的费用风险分布特征,提出基于层次评估模型的费用风险分析方法,并采用熵判据对费用风险程度进行度量,克服了以往研制费用风险分析中调查繁琐、受专家主观影响较大等缺点。结合具体风险因素分析了舰炮武器系统... 详细信息

针对舰炮武器系统研制工程的费用风险分布特征,提出基于层次评估模型的费用风险分析方法,并采用熵判据对费用风险程度进行度量,克服了以往研制费用风险分析中调查繁琐、受专家主观影响较大等缺点。结合具体风险因素分析了舰炮武器系统研制费用风险评估的准则,给出某型大口径舰炮研制的风险分析实例,验证了文中方法的可靠性和有效性。

关键词：费用风险舰炮风险分析层次评估

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基于GATS-C4．5的IP流分类

计算机科学 2009年第4期36卷 68-72,96页

作者：李文法陈友段洣毅孙春来中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100039 北京交通大学计算技术研究所北京100029

流分类技术在网络安全监控、QoS、入侵检测等应用领域起着重要的作用,是当前研究的热点。提出一种新的特征选择算法GATS-C4.5来构建轻量级的IP流分类器。该算法采用遗传算法与禁忌搜索相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,然后... 详细信息

流分类技术在网络安全监控、QoS、入侵检测等应用领域起着重要的作用,是当前研究的热点。提出一种新的特征选择算法GATS-C4.5来构建轻量级的IP流分类器。该算法采用遗传算法与禁忌搜索相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,然后利用提供的数据在C4.5上的分类正确率作为特征子集的评价标准来获取最优特征子集。在IP流数据集上进行了大量的实验,实验结果表明基于GATS-C4.5的流分类器在不影响检测准确度的情况下能够提高检测速度,并且基于GATS-C4.5的IP流分类器与NBK-FCBF(Nave Bayes method with Kernel densityesti mation after Correlation-Based Filter)相比具有更小的计算复杂性与更高的检测率。

关键词：流分类特征选择遗传算法禁忌搜索决策树

采用shell命令和隐Markov模型进行网络用户行为异常检测

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应用科学学报 2008年第2期26卷 175-181页

作者：田新广段洣毅孙春来李文法北京交通大学计算技术研究所北京100029 中国科学院计算技术研究所北京100080

异常检测是目前网络入侵检测领域研究的热点内容.提出一种基于shell命令和隐Markov模型(HMM)的网络用户行为异常检测方法,该方法利用shell会话中用户执行的shell命令作为原始审计数据,采用特殊的HMM在用户界面层建立网络合法用户的正常... 详细信息

异常检测是目前网络入侵检测领域研究的热点内容.提出一种基于shell命令和隐Markov模型(HMM)的网络用户行为异常检测方法,该方法利用shell会话中用户执行的shell命令作为原始审计数据,采用特殊的HMM在用户界面层建立网络合法用户的正常行为轮廓.HMM的训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch训练算法相比,训练时间有较大幅度的降低.在检测阶段,基于状态序列出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并考虑到审计数据和用户行为的特点,采用了较为特殊的判决准则.同现有的基于HMM和基于实例学习的检测方法相比,文中提出的方法兼顾了计算成本和检测准确度,特别适用于在线检测.该方法已应用于实际入侵检测系统,并表现出良好的检测性能.

关键词：入侵检测隐Markov模型异常检测 shell命令

基于数据挖掘和变长序列模式匹配的程序行为异常检测

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信号处理 2008年第4期24卷 551-555页

作者：田新广李文法段洣毅孙春来邱志明北京交通大学计算技术研究所中国科学院计算技术研究所北京100080 海军装备研究院博士后工作站

异常检测是目前入侵检测领域研究的热点内容。提出一种基于数据挖掘和变长序列模式匹配的程序行为异常检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以系统调用为审计数据的主机型入侵检测系统。该方法利用数据挖掘技术中的序列模式对特权程序的... 详细信息

异常检测是目前入侵检测领域研究的热点内容。提出一种基于数据挖掘和变长序列模式匹配的程序行为异常检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以系统调用为审计数据的主机型入侵检测系统。该方法利用数据挖掘技术中的序列模式对特权程序的正常行为进行建模,根据系统调用序列的支持度在训练数据中提取正常模式,并建立多种模式库来表示一个特权程序的行为轮廓。在检测阶段,考虑到审计数据和特权程序的特点,采用了变长序列模式匹配算法对程序历史行为和当前行为进行比较,并提供了两种判决方案,能够联合使用多个窗长度和判决门限对程序行为进行判决,提高了检测的准确率和灵活性。文中提出的方法已应用于实际入侵检测系统,并表现出良好的检测性能。

关键词：入侵检测数据挖掘异常检测系统调用