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Web服务安全问题研究 总被引:1,自引:2,他引:1
Web服务具有平台无关性、动态性、开放性和松散耦合等特征,这给基于异构平台的应用集成带来极大便利,同时也使其自身面临许多独特的安全问题.Web服务的安全性对其发展前景产生重要的影响,也是目前Web服务并没有进入大规模应用阶段的主要原因之一.总结了Web服务存在的主要安全问题;概述了已有的Web服务安全标准;然后从消息层安全、Web服务安全策略、Web服务组合安全、身份与信任管理、Web服务访问控制、Web服务攻击与防御、安全Web服务开发等方面详细分析了目前有代表性的Web服务关键安全技术解决方案;结合已有的研究成果,讨论了Web服务安全未来的研究动向及面临的挑战. 相似文献
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现有基于L*算法的协议状态机主动推断方法忽略了协议特有的域知识,将协议报文抽象为相互独立、无意义的符号,并完全随机地生成测试样本进行状态机等价判定,导致产生大量的无效询问和测试样本,在真实网络环境下推断效率较低。在L+M算法的基础上提出了一种基于域知识的协议状态机主动推断算法L+N,其改进主要体现在:依据会话样本集提取各报文之间的强顺序约束关系来过滤无效的输出询问,构建会话样本集对应的扩展前缀树接受器(Extended Prefix Tree Accepter,EPTA)对输出询问进行预响应,提出了一种基于正例样本变异的等价询问近似判定算法以提升寻找反例的效率。实验结果表明,L+N算法能够大幅提高推断效率,并且具有与L+M算法相同的推断准确度。 相似文献
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现有的未知协议识别方法存在提取的特征不够充分、聚类分配不准确等问题,影响了协议识别结果的准确性。AE-CM(deep autoencoder with embedding clustering module)解决了当前深度聚类模型异步优化的问题,提高了聚类分配的精度。该文提出的DAEC-NM协议识别模型以AE-CM为基础,通过加入高维卷积、时序卷积网络以及调整多层感知机结构的方法,改进了AE-CM的特征提取部分。为了更全面地获取协议信息,DAEC-NM通过邻居分支采集邻居样本,并分析邻居样本间的局部关联特征,从而增强原样本特征中重要特征对聚类分配的指导能力。最后,采用了注意力机制来分析特征的重要性,以此为聚类模块设置有效的初始权重,解决了聚类模块在模型更新过程中权重特征更新较慢的问题。实验结果表明,DAEC-NM能够有效提高未知协议识别的准确性。 相似文献
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现有基于函数调用图的程序二进制文件相似性分析方法在分析经混淆处理的复杂程序时存在准确度低的问题。针对该问题提出了一种基于子图匹配的层次分析方法。以子图为最小检测单元,分层检测各个子图的相似度;再依据各个子图的相似度,采用加权平均策略计算程序二进制文件的相似度。实验结果表明,该方法抗干扰能力强,能够有效应用于恶意程序家族分类及新病毒变种检测,且具有较高的检测效率。 相似文献