基于两级重定向机制的密网研究和设计

针对当前密网部署中存在两个不足之处:一是如果黑客知道密网的存在,从而绕开它去攻击非密网主机,这样密网存在就没有价值;二是如果黑客利用攻陷的蜜罐去攻击外网主机,现在流行的办法采取密网网关来简单限制外出连接数,这存在两个致命的弱点:(1)少量的外出连接有可能造成危害,蜜罐被人误认为攻击者;(2)黑客知道自己被限制向外连接,那么密网就可能被暴露,更有可能利用错误消息迷惑密网部署者.文中提出两级重定向机制来弥补这两个不足之处.第一级重定向机制在非密网主机设置使对其攻击流定向到密网,第二级重定向机制把从蜜罐出去的攻击流定向到其它蜜罐.通过文中建立的模拟密网很好地实现了这两种机制,实验证明基于两级重定向机制的密网可以起到保护非密网主机的作用,限制对外入侵,同时能让黑客感觉不到它的存在.     

平衡二叉树在穷举检测器生成算法中的应用

在基于人工免疫原理的入侵检测系统中,由于标准的穷举检测器生成算法没有很好地消除重复检测器,从而造成失败率增高等问题。标准的穷举检测器生成算法采用的是链表存储结构。如果在链表存储结构的基础上消除重复检测器,是非常耗时的。针对这个问题,提出了改进的穷举检测器生成算法,该算法利用了平衡二叉树结构存储检测器,以达到在尽可能短的时间内消除重复检测器的目的。经过实验证明,在平衡二叉树结构下消除重复检测器可以此在链表结构下进行同样的操作节省很多时间。     

基于深度对抗学习潜在表示分布的异常检测模型

针对已有的异常检测模型在高维、样本多样(类内多样)的数据背景下无法获得合理的潜在表示分布,不平衡数据较多(正常数据远大于异常数据)时特征提取准确性低,以及分类器超参数敏感等问题,本文提出一种基于深度对抗学习潜在表示分布的异常检测模型.基于正则化约束改进自编码器,将数据的原始特征空间映射到潜在特征空间形成低维的潜在表示,使其保持合理的空间分布;配以基于多判别器的生成对抗网络,在有效避免重构特征循环不一致和训练不稳定的基础上,来精确估计潜在表示的概率分布;以获得的潜在表示概率分布为单类分类器的输入,解决单类分类器超参数敏感问题,从而有效提高异常检测的整体性能.实验结果表明,相比于最新的基于机器学习和深度学习的异常检测模型,本文模型可在高维、样本多样、不平衡数据较多的应用背景下获得更合理的潜在表示空间分布并有效估计其概率分布,对单类分类器的超参数不敏感,并有效提高模型的检测性能.     

基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法

网络安全已上升到国家安全战略层面,入侵检测技术是其重要的组成部分,已得到广泛关注.在基于免疫的入侵检测研究中,针对传统实值否定选择算法不利于高效分析数据而造成的检测器生成速度慢、检测效率低等问题,引入局部线性嵌入算法,借鉴其能对高维数据进行映射降维的特点,提出一种基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法,利用局部线性嵌入对高维数据预处理优化降维,并结合实值否定选择算法生成检测器.将该算法用于检测模型,从而提升检测器的生成速率,并可保证生成的检测器高效地处理高维数据.该算法在降维前后可保证样本的局部线性结构不变,具有可变参数少、计算时间短的特点.实验结果表明,所提出算法在显著提高检测器生成速率和对数据检测效率的基础上,检测性能也表现出很好的水平.     

基于改进的可变半径检测器实值否定选择算法

在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是先随机产生字符串,然后应用否定选择来生成检测器．这种方法生成检测器的检测率低,而且生成的检测器集数目庞大．本文提出了一种改进的可变半径检测器的实值否定选择算法,由于非自体样本中存在着关于非自体空间的信息,通过应用非自体样本初始化基因库,采用基因库进化策略更新基因库,从而生成了更有效的检测器集．通过实验证明,该方法是有效的,在不影响误报率的情况下提高了检测率．     

区域否定选择算法

否定选择算法将单个自体点和其邻近点作为自体区域训练检测器。研究了实值否定算法,定义了连续的自体区域,采用动态聚类法将自体样本点分类到自体区域,训练时根据自体区域半径和与自体区域重心之间的余弦距离做局部训练,并在自体区域内使用可变阈值检测器。实验证明当耐受自体点被当成一个整体使用时能提供更多的信息,可以探测出自体区域边界,使系统效率和检测率得到提高。     

遗传算法在入侵检测系统中的应用

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,根据遗传算法在动态环境中的鲁棒性、自适应性强的特点,采取了将遗传算法与入侵检则系统结合的方法,提出了一种基于网络性能的检测算法,此算法实时性强,可自学习,能有效地检测未知入侵行为。     

一种改进的K-means算法在入侵检测中的应用

传统的聚类算法存在很多缺点,因此需要做进一步的研究。通过对传统的K-means算法和加权熵措施的K-means算法的研究,提出了一种改进的加权熵措施的K-means算法,且该算法采用了一种新的计算对象间距离的方法,不仅能使在同一个簇中任意对象之间的距离尽可能的小,更能使得不同簇中的任意对象之间的距离尽可能的大。通过在KDD Cup99数据集上实验仿真,表明该算法具有较强的实用性和自适应功能。     

焙烧炉T12启动热发生器常见的点火故障分析

本文简述燃烧器的工作原理，详细分析了气态悬浮焙烧炉启动发生器发生点火故障的主要原因，通过燃烧管理系统的报警信息提出解决点火故障的对策。     

泵送与非泵送普通混凝土回弹测强差异的修正

通过对泵送与非泵送普通混凝土利用回弹法检测的抗压强度值的差异分析，并经过工程试验得出一组修正系数，建议作为泵送普通混凝土回弹测强值的调整依据．