基于AC的XACML访问控制模型的设计及实现*

通过分析传统访问控制模型及其实现机制的优缺点,提出了一种基于AC证书的XACML访问控制模型及其实现方法,并对模型的安全性进行了分析。     

基于模型检测的工作流访问控制策略验证*

访问控制策略的有效性对工作流管理系统的安全稳定运行具有重要影响,针对这一问题,提出了一种基于模型检测的工作流管理系统访问控制策略验证方法。建立了工作流管理系统的访问控制策略模型与工作流执行主体任务权限状态模型,并在此基础上对访问控制策略的有效性进行验证。实验表明该算法具有有效性和合理性,为访问控制策略的验证提供了一条新的解决途径。     

基于态势熵的网络安全态势评估指标体系研究

针对网络安全态势评估指标体系的不完善和难以选取及构建等问题,以相关标准和规范为基础,从系统安全机制出发,按照既定原则,提出了基于态势熵的网络安全态势评估指标体系的构建方法,并给出了网络可用性方面的态势评估指标值的计算方法.实验表明,态势熵值的变化与所反映的网络安全态势是一致的,说明该指标体系的构建具有一定的科学性,为网...     

C/S模式信息系统的安全性控制策略

通过开发信息系统的实践,从用户、权限、角色等方面对信息系统的数据库安全策略进行了探讨,并针对应用系统的用户权限控制问题提出了关于用户、功能项的系统安全设计策略.经实践证明,该策略安全可靠、灵活有效.     

网络安全设备故障管理中智能轮询策略的研究

为保证系统在给定故障管理带宽阈值下，仍然具有较高的故障征兆信息采集频率，该文提出了一种故障管理智能轮询算法。该算法根据故障征兆参数值的时间属性，使用离散傅立叶变换将参数值分解为不同频率的正弦函数，进而根据系统预先设定的各参数故障告警阈值，决定使用分解得到的最大或最小频率作为轮询间隔时间。最后，通过试验证明该算法具有较高的效率和可靠性。     

基于距离度量的故障特征处理算法

为了防范网络中存在的多种多样的安全威胁,由大量异构型安全设备所组成的统一管理平台得到了广泛的应用。然而如何有效地解决由这些安全设备集成所引发的各种冲突和故障,已成为网络管理的重点和难点。本文提出以距离度量算法为基础,对网络中采集到的各种原始样本参数进行数据预处理,以便为故障检测提供更加可靠、准确地输入参量。由于安全设备的故障特征具有很强的异构特性,所以首先对特征变量进行分类描述。将变量分为连续型、有序型、标称型、二分型四类15种。之后,对不同类型特征变量,提出改进IVDM算法来标称不同样本的距离。最后,通过实验及结果分析,显示IVDM算法较其它算法有更高的准确度和可靠性。     

高多层超长高速背板工艺研究

相比常规高多层背板而言,超长背板的尺寸稳定性较难控制,孔到线距离越来越小,层间对准度要求越高。文章主要介绍一种34层超长板的关键制作工艺,包括涨缩的管控,层间对准度的控制,背钻堵孔的改善,阻抗的控制等,为重点关键流程提供制作方法及解决方案。     

一种基于生长曲线的系统漏洞发现预测模型

针对系统漏洞的有效发现及预测问题,提出了一种基于生长曲线的系统漏洞发现预测模型。首先分析漏洞发现规律,引入生长曲线的概念,确定了漏洞发现量的增长阶段特征;其次在生长理论周期表达基础上,描述系统漏洞发现过程与时间的关系,提出系统漏洞发现的预测过程,以及改进后的PMGTV模型;最后在实验中与其他模型进行了对比和有效性等分析,PMGTV对win_xp、win_server_2003、mac_os_server、ubuntu_linux这四款系统软件的漏洞增长过程的拟合良好,在SSE残差平方和以及◢χ◣2△卡方值方面绝大部分优于其他模型,并且在预测准确度上最接近于真实值。结果表明,该模型在对系统漏洞发现的预测方面更为准确,为采取有效安全策略、提高软件质量等方面提供了一种可靠依据。     

基于改进的BSMOTE和时序特征的风机故障采样算法

针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,F1-Score、曲线下面积（AUC）和G-mean作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,实验结果表明：相比已有算法,BSMOTE-Sequence算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的F1-Score、AUC和G-mean平均提高了3%,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.