基于Kademlia协议的高生存性P2P僵尸网络

为了提高僵尸网络的生存能力,通过对现有反僵尸网络技术的分析,从攻击者角度提出了一种基于Kademlia协议的高生存性P2P僵尸网络,通过设计一套通信加密认证和节点身份认证机制提高了僵尸网络的生存能力,理论分析表明该机制可以较为有效地应对伪造命令攻击和女巫攻击,并通过实验证明了新型僵尸网络的高生存性。     

基于数学形态学的时间序列相似性度量研究

时间序列相似性度量在挖掘时间序列模式,提取时间序列关联关系上发挥着重要作用。分析了当前主流的时间序列相似性度量算法,分别指出了各度量算法在度量时序数据相似性时存在的缺陷,并提出了基于数学形态学的时间序列相似性度量算法。通过将归一化的时间序列二值图像化表示,再引入了图像处理领域中的膨胀、腐蚀操作对时序数据进行形态变换分析,提高相似时序数据部分的抗噪性,同时又不降低时序数据非相似部分间的差异度,实现时序数据相似性度量分类精度的提高。在八种时间序列测试数据集合上进行分类实验,实验结果表明提出的基于数学形态学的时间序列相似性度量算法在时间序列分类精度上得到有效改善,相比于DTW相似性度量算法,分类精度平均水平提升了8.74%,最高提升20%。     

基于BBNN的网络攻击文本自动化分类方法

基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础。针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选。在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17%,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29%和3.00%,实现了更好的网络攻击文本自动化分类。     

优化认证消息流防止中间人攻击

中间人攻击是对网络协议的攻击,该攻击普遍存在并危害较大,很多安全协议也面临威胁.按照发展层次比较了对一般通信、附加认证和安全协议的通信和受保护认证通信的中间人攻击方式,分析了可以避免该攻击的几种方法.以联锁协议为基础,以受保护的认证协议为例,提出了通过改变认证消息序列避免攻击的安全认证协议构造方法.     

基于有限状态自动机的漏洞检测模型

漏洞是软件安全的一个严重威胁,如何检测软件中存在的漏洞对提高其安全性具有重要的意义.经过分析缓冲区溢出漏洞产生的原因,得出了其形成的3个必要条件,并根据产生原因的不同,针对函数调用出错和循环拷贝出错而导致的两类缓冲区溢出漏洞,分别提出了相应的基于有限状态自动机的漏洞检测模型.     

信息安全专业主干课程设置初探

<正>随着信息技术的发展,特别是互联网的迅速普及和广泛应用,信息安全的地位越来越重要。信息安全关系到国家安全、经济发展和社会稳定等各个方面。     

基于Kademlia的新型半分布式僵尸网络

使用Kademlia协议的僵尸网络可利用海量合法流量隐藏攻击行为,但单纯使用Kademlia容易被防火墙拦截。针对该问题,设计一种基于Kademlia的新型半分布式僵尸网络。通过将Hybrid Botnet的主干部分由非结构化网络改为Kademlia网络,使之能规避防火墙,同时网络流量较小,通过仿真实验证明新型僵尸网络较传统网络具有更好的流量特性和鲁棒性。并给出3种抵御新型网络的防御措施。     

基于虚拟机内省的Intel PT多进程监控技术研究

以Intel Processor Trace(PT)为代表的片上动态跟踪技术有着低开销、低感知的优良特性,在程序行为记录和监控领域得到了越来越广泛的应用.然而,由于片上动态跟踪技术依赖CPU特性实现,对于操作系统内核监控、恶意代码分析等需要在虚拟化平台上运行程序的场景支持还存在一些困难.本文通过对Intel PT片上动态跟踪技术的研究,提出了一套基于虚拟机内省的Intel-PT多进程监控技术,通过将 Intel-PT嵌入到硬件虚拟化平台上,实现了对硬件辅助虚拟化客户机中的多个进程并行进行监控.实验结果表明,该技术可以有效监控硬件虚拟机中并行多个进程.     

域间路由系统级联失效下的目标失效链路定位方法研究

协同跨平面会话中断攻击(CXPST)通过反复对多条目标关键链路实施低速率拒绝服务攻击(LDoS)造成域间路由系统的级联失效,从而导致互联网的崩溃。在攻击发生的初期,准确定位受攻击的关键链路并进行针对性防御可遏制级联失效的发生。现有定位方法研究主要基于单源假设,没有考虑多条目标链路同时失效对路径撤回的影响,定位准确度受限。针对上述问题,该文提出一种基于加权统计匹配得分的多失效链路定位方法(WSFS),以级联失效攻击目标链路选择策略作为推断基础,将撤销路径长度的倒数作为权重对评分进行加权。基于实际网络拓扑和有利点位置的级联失效攻击仿真实验结果表明,WSFS比目前最优方法平均准确率可提升5.45%。实验结果证明WSFS相比于其他定位方法更适合应对域间路由系统级联失效下的目标失效链路定位问题。