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一种基于似然BP的网络安全态势预测方法 总被引:7,自引:0,他引:7
态势预测是网络安全态势感知的高级阶段.为了解决依赖于专家赋予权值、缺乏自学习的态势数据处理方法在复杂网络系统中的局限,提出了一种基于似然BP的网络安全态势预测方法,将BP神经网络引入态势预测领域,并用极大似然误差函数代替传统的误差函数,通过态势评估模型建立的态势序列作为训练输入序列,在反向传播过程中实现对指定参数权值的自学习调整,该方法能充分利用网络越复杂、粒度越细、效率就越高的特点,实验表明了该方法具有较好的态势预测效能,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径. 相似文献
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基于异构的网络安全策略自适应发布 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络实体数量的急剧增长,网络安全策略的请求、更新和执行等操作对策略的发布提出了更高的要求.为了解决网络安全策略发布效率的问题,引入发布影响因子和安全域等概念,提出了基于异构的网络安全策略自适应发布数学模型和结构模型,着重分析了面向属性状态和操作的异构策略表示和生成方法,给出了安全策略快速搜索算法、策略比较及异构策略生成算法、基于安全域的地址分配及数据转发算法.与传统的全策略发布模型相比,大大提高了策略处理效率,并占用较少的网络信道资源. 相似文献
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面向资源的细粒度可扩展访问控制策略* 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了访问控制新的需求特点,在XACML的语言模型和访问控制模型基础上,探讨了一种统一的、可移植的规则、策略及决策算法,能满足对细粒度网络资源的访问控制要求,并具有可扩展性。 相似文献
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通过分析网络安全综合监控平台中安全策略的特点和要求,给出了安全策略的一般性定义和描述,研究了策略的完整性、正确性、一致性要求,以及策略冲突的处理原则.在基于规则的专家系统推理引擎基础上,为网络安全综合监控平台建立一种基于规则引擎的安全策略处理机制,描述了规则引擎的推理和使用步骤.该机制能够分离安全策略的管理决策逻辑和技术决策逻辑,具有较强的策略冲突解决能力.应用证明了该系统具有较强的鲁棒性和适应性. 相似文献
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网络流模型被广泛用于构建网络与网络服务的测试环境,其准确性直接影响各种业务的性能评估结果及在实际网络环境中的鲁棒性.随着电子商务及新型网络应用的普及,突发流现象已经成为现代互联网的主要特征之一.针对平稳网络流而设计的传统网络流模型已经难以有效地描述现代网络中突发流的时间结构性及统计属性,从而不能准确反映现代网络流的行为特征.为此,提出一种新的结构化双层隐马尔可夫模型用于模拟实际网络环境下的突发流,并设计了有效的模型参数推断算法及突发流合成方法.该模型通过结构化的2层隐马尔可夫过程描述突发流并实现仿真合成,使合成流可以重现实际突发流的时间结构性、统计特性及自相似性.实验表明,该模型可以有效合成突发流. 相似文献
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应用层分布式拒绝服务攻击严重威胁承载网络应用与服务的服务器.传统服务器端检测方法的主要问题是难以刻画非稳态网站的用户访问行为,也无法动态跟踪正常用户的行为变化,导致误检率随时间推移逐渐增高.提出一种动态的用户行为模型,并应用于诊断基于HTTP协议的分布式拒绝服务攻击.该方法采用半马尔可夫链描述正常用户行为.模型通过有监督的前后向算法获得初始化参数,利用动态参数递推算法使模型可以根据用户群体行为的变化实时调整自身参数.从而精确地实现对用户行为的跟踪及诊断可能存在的异常行为.实验结果证明了本文所提方法的有效性. 相似文献