涉密信息系统安全域的划分及边界防护问题浅析

建立满足新国家标准的机密级涉密信息系统,需要对安全域进行有效的划分和防护。分级保护思想贯穿始终,而划分安全域是一个基本且重要的策略,通过明确划分安全域可以为实现访问控制、边界、边界防护提供直接的依据,为不同等级的涉密信息安全保密防护提供了技术基础。     

基于域划分和接口分离的涉密信息系统边界防护技术

针对当前涉密系统互联互通需求,将涉密信息系统不同的安全域进行划分能够明确不同安全域的边界和各个安全域的职责。文章提出一种划分方式,这种划分有助于选择适当的安全域边界防护策略和安全域间的信息交换的进行。接着提出一种基于接口分离和归一化的安全域边界防护方法,降低涉密信息系统的安全保密管理成本,增强涉密信息系统的安全性。     

支撑系统安全域划分研究与应用

针对支撑系统日益复杂、安全防护要求不断提高的现状,需要明确统一支撑系统安全域划分和边界整合的基本原则,提出了支撑系统安全防护的基本要求。从整体的视角有效地整合系统对外的接口数量,有效地减少外部威胁源头,做好出口节点的防护,并加强安全域内的安全防护,从全网范围内有效减少安全投入的成本,提升安全防护水平。     

基于本体概念群组划分的语义距离计算方法

概念的语义相似度计算是自然语言处理等领域的重要研究内容,基于语义距离的概念相似度计算是其主要方法。在分析现有算法存在弊端的基础上,提出基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法。首先给出多概念群组下概念语义距离的计算规则,然后分别提出群组内和群组间的概念语义距离计算方法,通过引入正向和反向的语义距离来解决上下位关系概念对的语义相似度非对称性,并通过概念节点的位置动态分配关系的权值来处理其他非上下位的二元关系。实验表明,基于领域本体群组划分的概念语义距离计算方法是有效的,与其他典型的同类方法相比,具有明显的优势。     

一种基于本体划分的语义Web服务发现算法

针对集中式服务发现方式容易导致单点故障和性能瓶颈的问题,提出一种基于结构化P2P网络的语义Web服务发现算法。利用本体划分技术,按概念相似度完成本体的划分并生成可偏序排序的组概念,用组概念粗粒度地表示服务的语义信息,并聚类语义相似的服务。在此基础上,设计基于组概念生成向量的服务发布/发现算法,从服务/请求中提取多个散列的关键字,在适当增加服务发布/发现冗余的情况下,实现结构化P2P网络中语义Web服务的模糊匹配。实验结果显示,与精确匹配算法相比,该算法服务发现的平均召回率由15.2%提高到了37.1%。     

基于本体的电力信息系统的语义集成研究

在语义网以及OWL等本体技术的基础上，构建了一种新型的信息集成系统（EOSIS）来实现电力企业信息的集成、语义连接及推理。其中包括EOSIS的业务需求分析、集成策略以及系统结构。EOSIS不同与现有的集成系统之处在于，它可以支持支持概念和对象的多维查询及导航、隐含业务信息推理、领域概念、事实的动态增加等功能。     

基于虚拟机的信息系统结构安全研究

为了利用虚拟机技术建立满足《信息系统安全等级保护基本要求GB/T 22239-2008》要求的信息系统网络结构,首先分析了虚拟机的六大安全风险,然后提出了一个管理中心一个物理资源池多个虚拟安全域、一个管理中心多个物理资源池多个虚拟安全域和多个管理中心多个物理资源池多个虚拟安全域等三种虚拟机部署模式,最后以信息系统的Web服务器、应用服务器和数据库服务器部署的安全域为主要因素,提出了基于这三种虚拟机部署模式的信息系统部署架构。这三种部署架构分别满足等级保护一、二、三级的结构安全要求。     

基于免疫匹配规则的本体语义匹配

本文通过对免疫系统匹配规则的介绍,以及对已有的本体语义匹配规则的分析,提出了将免疫系统中的连续r位匹配规则应用到本体语义匹配当中去,并研究及实现其具体的算法,分析了匹配的概率。数学分析表明,其在语义匹配方面提高了匹配效率和准确度。同时,本文提出了今后的改进方法,使得免疫算法在语义匹配方面充分发挥出其自身的优势,为人工免疫系统和本体领域找到新的结合点和研究领域。     

信息系统等级的划分

等级划分是整个安全等级保护工作的基础，如何划分等级关系到等级保护工作能否顺利进行。     

安全域划分研究与应用

为未来2-3年的安全规划提供原则、策略和技术上的指导,实现可持续发展战略提供坚实的信息安全保障,中国移动通信集团广西省有限公司依据安全域划分原则,根据《中国移动支撑系统安全域划分与边界整合技术要求》和《中国移动数据业务系统集中化安全防护技术要求》等移动行业标准,结合生产网实际需要,从安全域划分、边界整合和安全技术防护等多个角度,创造性地提出了适合省公司发展需要的安全域划分规范。     

基于领域本体的政务信息检索系统

现有政务信息检索系统存在两个主要问题:一是采用基于关键词匹配的检索技术忽略了对用户检索条件的语义理解,缺乏对于文档实质内涵的准确描述;二是由于对政务信息领域知识的缺乏,用户不能很好地提出符合自己检索需求的检索条件。针对这些问题,提出了基于领域本体的政务信息检索方法,即通过引入本体,在文档和检索条件间建立一种基于本体的由本体中的词汇集组成的结构化的对应关系;设计并实现了相应的概念词抽取、检索条件扩展算法以及原型系统。实验结果表明,该方法在检索的查全率和查准率方面都有很大的提升。     

基于本体的Web信息抽取系统

为了解决已有信息抽取系统中方法不具有重用性及不能抽取语义信息的问题,提出了一个基于领域本体的面向主题的Web信息抽取框架.对Web中文页面,借助外部资料,利用本体解析信息,对文件采集及预处理中的源文档及信息采集、文档预处理、文档存储等技术进行了分析设计,提出了文本转换中的分词及词表查询和命名实体识别算法,并给出了一种知识抽取方案.实验结果表明,该方法可以得到性能较高的抽取结果.     

基于知识本体的语义信息检索框架设计

基于关键词匹配的信息检索方式不能反映出被检关键字在现实世界中的语义,因此这种检索方式不可避免地导致查准率和查全率低的缺陷,而概念检索中的主体词典表达领域知识的能力有限。提出了一个基于知识本体的能够实现语义信息检索的多主体系统,它包括描述信息收集、存储、语义匹配和语义相关性扩展等几个主要部分,可以在很大程度上提高检索结果的查准率和查全率。     

基于领域本体的可信服务组合

针对现有Web服务组合方法缺乏对服务自身属性信任问题的深入考虑,服务组合过程可信需求无法得到保障,提出了一种基于领域本体的可信Web服务组合方法。将服务的非功能属性分为服务质量、服务信任和服务上下文三个主要方面,并采用本体构建工具Protégé构建原子服务本体,利用推理机FaCT++对原始服务集进行本体推理过滤;引入了融合本体推理过滤的Web服务架构;提出了基于层次任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)规划法的可信服务组合算法。仿真实验表明:与传统的组合方法相比,该方法可有效提高服务组合的效率和成功率。     

基于政务主题词表的政府信息本体构建及应用

为了构建政府信息领域本体,将其应用于政府信息检索系统中,提高系统的查全率和查准率,提出了利用现有术语丰富的政务主题词表构建政府信息领域本体的方法.该方法以政府信息这个核心概念和其属性为中心,将政务主题词表中的主题词和词间关系有序的转化到本体中,并在此基础上进一步挖掘了领域业务相关的关系,丰富了本体蕴涵的知识.进而将本体应用于政府信息检索系统中,改善了原系统的检索效果,同时也验证了该本体构建方法的有效性.     

基于领域本体的Web服务动态组合模型

给出了领域本体、Web服务及服务组合的形式化描述,综合基于业务流程的动态服务组合和基于服务接口匹配的服务组合方法,提出了一种基于领域本体的Web服务动态组合模型。该模型首先把服务请求分解为业务流程,再对业务流程的每个服务按接口匹配方法分解为组合服务。以客户订购产品为例,说明了领域本体的建立方法和Web服务动态组合模型的应用方法。     

基于语义网的本体技术应用

为研究基于语义网系统的知识本体构建方法,提出并设计1个本体构造的框架.在本体的建立过程中,充分利用已大量存在的概念模型,从而在一定程度上减轻术语收集的工作量.为提高本体的构造速度,提出一系列本体构造辅助方法:借助转换准则,直接把已存在的概念模型元素转换为本体元素;利用概念量化技术,设计1个分类算法,通过求术语之间的语义亲和度、结构相关性以及术语类之间的联结紧密度,使本体构造中的术语分类可以自动进行,从而为领域本体的构造提供有效可行的方案.     

基于Ontology的语义信息检索模型研究

在信息检索过程中引入语义,可以大大提高信息检索准确度,其中Ontology扮演了重要的角色.基于Ontology研究了语义信息检索原理、体系结构及其模型实现的关键技术,设计并实现了基于Ontology的信息检索系统原型,对研究进行了验证.实验结果表明,基于Ontology的检索大大提高了信息的查准率和查全率.     

领域本体中概念间语义相关度的概率估计

根据贝叶斯定理提出一种衡量领域本体中概念间语义相关度的概率模型。该模型定义在不同语义关系之上,基于极大似然估计法利用语义距离来对语义关系进行参数估计。并在此基础给出一种计算任意两个概念之间语义相关度的方法。公开数据集上的实验结果表明该方法估计出的概念语义相关度具有相当的有效性,应用在语义查询扩展中可明显提高检索效果。     

一种基于本体的地理多维语义信息组织方法

针对地理信息元数据的语义关联特性和多维特性,提出了一种组织地理信息的方法。基于本体论描述不同地理信息元数据之间的语义关联特性;在此基础上,通过维层次编码量化在本体中所描述的层次结构;通过X树组织和检索处理后的多维数据,最后给出应用实例,说明理论的可用性。