检测SYN洪水攻击的动态模型

分布式拒绝服务攻击对Internet威胁很大。正常服务器在这种攻击下资源会被很快消耗掉，从而不能为合法用户提供服务。本文提出了一个简单实用的动态检测模型用于检测SYN洪水攻击．可以实时有效和准确地检测到最为流行的SYN洪水攻击。在模型中采用基于CUSUM(Cumulative Sum)的自调整算法，可以有效降低系统的误报率。     

非对称路由环境下SYN flood攻击防御方法

针对现有网络安全设施无法有效防御非对称路由环境下流量规模较大的SYN flood攻击的问题,对SYN flood攻击检测技术和TCP连接管理策略进行研究,提出了一种轻量级攻击检测和混合连接管理策略相结合的防御方法,利用SYN分组比例和目的地址熵进行攻击检测,并根据检测结果对基于SYN的连接管理策略和基于数据的连接管理策略进行灵活切换。实验证明该防御方法能有效地减轻SYN flood攻击对网络安全设施的影响。     

基于自适应阀值的SYN Flooding攻击防御

针对危害性极大的SYN Flooding攻击,提出了一种新的基于自适应阀值的防御系统.该系统监控出/入终端网络TCP业务的平衡性,实时自适应调整攻击检测阀值和限速门限,提高了检测的准确性和在线检测速度,有效地滤除攻击流,同时向合法业务提供良好的服务.     

基于DDoS的TCP SYN攻击与防范

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是出现在这几年的一种具有很强攻击力而又缺乏有效防御手段的Internet攻击手段,是目前网络安全界研究的热点.TCP SYN洪流攻击是最常见的DDoS攻击手段之一.文中在对DDoS攻击进行深入研究的基础上,着重对TCP SYN洪流攻击及其防范措施进行了深入研究,提出了一种新的综合攻击检测技术,较好地解决了对此类攻击的防范问题.     

一种SYN Flood DoS攻击工具的实现

为检测目标主机是否存在DoS漏洞及承受DoS攻击的能力,在Linux平台上实现一个基于SYN Flood的DoS攻击工具。首先,介绍SYN Flood攻击原理。然后利用原始套接字结合IP欺骗技术,实现SYN Flood攻击报文的构造和发送,实现了基于SYN Flood攻击工具synAttacker。最后,利用synAttacker进行测试,并对测试结果进行分析。测试结果表明synAttacker能够进行有效的SYN Flood攻击,可以作为DoS渗透攻击工具。     

基于策略系统的SYN Flooding攻击防御机制

拒绝服务(denial of service)攻击对网络带来的危害越来越严重,SYN Flooding攻击是DoS攻击中著名的一种.本文介绍了在网络测量平台上基于策略系统的SYN Flooding攻击防御机制.文章首先简单介绍了SYN Flooding的攻击原理、防御方法以及网络监测系统,然后对策略系统进行了讨论,最后详细阐述了网络测量平台上基于策略系统的SYN Flooding攻击检测和追踪工具的设计与实现,并进行了分析.     

SYN Cookie的实现与改进

本文对SYN Cookie方案的原理进行细致的分析，指出了其技术上的不足，提出了预先分配微小资源和设置回传SYN＋ACK报文的想法，试图提升系统在受到攻击时的生存水平。     

TCP SYN Flooding原理及其应对策略

本文首先详细讲述了拒绝服务（DoS)攻击的主要方式-TCP SYN Flooding的基本原理，然后介绍几种能够有效遏制其危害性的策略方法。     

SYN Flood攻击的检测

为有效防止和避免网络的SYN Flood攻击,论文介绍了 SYN Hood攻击的基本原理,国内外研究现状,然后详细描述了两种比较有效和方便实施的防御方法:SYN-cookie技术和地址状态监控.SYN-cookie技术实现了无状态的握手,避免了SYN Flood的资源消耗.地址状态监控的解决方法能够对每一个连接服务器的...     

基于Linux平台防止IP欺骗的SYN攻击防火墙的设计与实现

目前,SYN FLOOD攻击占70%⁸0%。IP欺骗是常用的方式,如何防止IP欺骗的SYN攻击成为研究热点。设计是以redhat 5.0为平台,结合RED算法设计并实现一个抗SYN攻击的包过滤防火墙,该防火墙在轻度和中度攻击的情况下判断一个数据包的丢弃概率,当被丢弃则保存该数据包到哈希表中,主机等待客户机重传TCP连接请求,检测是否是真实性的IP地址,经过分析研究和实验的验证具有较好的吞吐量,同时正常数据包的通过率很高。当遭受的是重度攻击时,则直接采用的是RED中的随机丢弃数据包。     

一种新的SIP泛洪攻击检测方法

IMS(IP multimedia subsystem,IP多媒体子系统)是3G系统中核心网的重要部分,它由SIP提供的会话发起能力建立端到端的会话,并获得所需要的服务质量。针对IMS网络中存在的SIP泛洪攻击,本文在详细分析SIP泛洪攻击原理和实现过程的基础上,提出了一种基于累积和算法的SIP泛洪攻击检测方法。该方法首先对接收到的SIP数据分组中的invite消息的数量进行统计,然后将统计结果输入累积和算法,以检测是否发生SIP消息泛洪攻击,最后通过设置的阈值判决检测结果。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地检测IMS网络中的SIP泛洪攻击。     

An Automatic Forecasting Method for Time Series

An automatic forecasting method is pro-posed concerning automation problem in the field of lin-ear time series forecasting. The method is on the basis of econometric theory and overcomes the difficulty to mine and forecast automatically with econometric models. The proposed algorithm is divided into 4 stages, i.e. preprocess-ing, unit root testing and stationary processing, modeling, and ultimately forecasting. Future values and trends would be estimated and forecasted precisely through the 4 stages of the algorithm according to input data without man-ual intervention. Experimental comparisons were made be-tween the proposed algorithm and the 2 data driven fore-casting algorithms, i.e. moving average method and Holt exponential smoothing method. It was demonstrated with the experimental results that automatic forecasting is fea-sible utilizing the proposed algorithm and higher accuracy can be acquired than these 2 data driven-based methods.     

小波分解和组合模型相融合的网络流量网络预测

为了提高网络流量预测的准确性,提出一种小波分解和组合模型相融合的网络流量预测预测模型。首先采用小波分析对网络流量进行分解,得到网络流量的趋势序列和波动序列,然后分别采用自回归差分滑动平均模型和极限学习机对它们进行建模和预测,最后采用仿真实验测试组合模型的性能。仿真结果表明,相对于其它网络流量预测模型,组合预测模型提高了网络流量预测精度,降低了预测误差更小。     

预测节点剩余能量组合预测的OLSR路由算法

针对传统OLSR路由算法存在的不足,提出了一种节点剩余能量组合预测的OLSR路由算法(MOLSR).首先采用回归移动平均模型对节点的剩余能量线性变化特点进行预测,然后采用神经网络对残差的时间序列建立非线性预测模型,对节点的剩余能量非线性变化特点进行预测,最后将两者的预测结果进行相加,并用于进行OLSR路由算法的路由选择中.仿真结果表明,MOLSR路由算法不仅减小了网络开销,有效防止节点剩余能量过早耗完,而且延长了网络的生存时间,具有一定的实际应用价值.     

SAR图像压缩的多尺度自回归滑动平均模型方法

本文研究在无需SAR图像先验知识条件下,基于多尺度自回归滑动平均MARMA模型的SAR图像压缩方法.该方法首先对SAR图像建立MARMA模型,依据MARMA模型对原始图像进行预测,然后对预测的残量进行数据压缩.将此方法用于实际SAR图像压缩,并将基于MARMA模型和多尺度自回归MAR模型的压缩结果与相应的JPEG结果进行比较和分析,说明基于MARMA模型的SAR图像压缩方法既能达到较高的压缩比,又能取得较好的保真度,是一种很有潜力的压缩方法.     

云环境下拟态应用行为预测方法研究

面对一些成熟的商业云,装配拟态服务组件可以为云上应用赋能内生安全。为了能够提供多应用与拟态服务组件集群的协同,文中首先提出并设计了拟态调度管理组件,通过高效调度拟态服务组件集群来满足拟态服务组件与云平台的融合协同需求。为了进一步优化所提出的拟态调度管理组件,文中同时研究了拟态调度管理组件中的预测算法,使用擅于处理线性关系的ARI-MA模型与擅于处理非线性关系的RBF模型组合,通过离线方式实现对云上应用行为预测。经过大量仿真实验,证明采用的组合模型的预测性能优于单个预测模型使用,能够以较高的准确率进行预测。     

基于自回归移动平均模型的图像模糊消除并行稳定机制研究

为了克服图像模糊消除算法不稳定与解模糊等难题,保证复原图像的细节信息清晰完整; 并提高算法的运行效率,获取实时性,本文提出了神经网络融合自回归移动平均模型的图像模糊消除并行稳定机制。引入神经网络,基于突触权重系数,构造激活函数;再嵌入人工蜂群算法（ABC- Artificial Bees Colony）,并以神经网络的均方误差函数设计适应度方程,由ABC算法训练神经网络,利用优化后的神经网络来获取自回归移动平均模型的参数;再将自回归移动平均优化模型引入模糊图像,以同时识别模糊函数与模糊图像;并对模糊函数进行相关定义,以消除算法不稳定性与解模糊问题;再对模糊图像进行反卷积,消除模糊。借助仿真实验来测试本文机制的相关性能,结果表明：与其他模糊消除算法相比,该机制的运行速度更快,时耗最短;且本文机制更稳定,模糊消除效果更好,复原图像的细节信息清晰可见。     

基于自回归移动平均模型的图像模糊消除机制

为了克服图像模糊消除算法不稳定与解模糊等难题,保证复原图像的细节信息清晰完整,并提高算法的运行效率,获取实时性,提出了神经网络融合自回归移动平均模型的图像模糊消除并行稳定机制.引入神经网络,基于突触权重系数,构造激活函数;再嵌入人工蜂群算法(Artificial Bees Colony,ABC),并以神经网络的均方误差函数设计适应度方程,由ABC算法训练神经网络,利用优化后的神经网络来获取自回归移动平均模型的参数;再将自回归移动平均优化模型引入模糊图像,以同时识别模糊函数与模糊图像;并对模糊函数进行相关定义,以消除算法不稳定性与解模糊问题;再对模糊图像进行反卷积,消除模糊.借助仿真实验来测试该机制的相关性能,结果表明:与其他模糊消除算法相比,该机制的运行速度更快,时耗最短;且该机制更稳定,模糊消除效果更好,复原图像的细节信息清晰可见.     

基于历史信息的雷达测量精度等效评估方法

飞行器发射试验前需要评估测量设备的精度。针对无校飞实验条件下的雷达测量精度评估问题,提出了一种等效精度评估方法,利用历次试验的测量数据和试验前的测试数据评估参试雷达的测量精度。分析了雷达的测量信号流程,建立了检测信息、测试信息到测量精度映射的因子合成回归模型,给出了历次测试信息一致性的秩和非参数检验方法,在测试信息一致的前提下等效评估当前的测量精度。经飞行试验测量数据验证,所提方法对雷达的测量精度评估结果与实际精度的符合性较好,可用于无校飞试验条件下技术状态稳定的雷达精度评估。     

一种用于InSAR/INS组合导航的姿态角反演方法

平台的姿态信息对导航十分重要,但合成孔径雷达辅助惯导系统无法获得平台的姿态信息,单天线GPS（Global Positioning System）无法完成姿态测量的需求.针对以上问题提出基于条纹匹配的干涉合成孔径雷达辅助惯导的组合导航方法,该导航方法中干涉合成孔径雷达系统对平台的姿态角比较敏感,可以高精度地反演平台的姿态信息.本文通过分析平台的姿态误差对定位误差的影响,建立姿态角反演模型,根据条纹匹配得到的定位偏移结果,利用Levenberg-Marquardt（LM）算法求解非线性方程组完成平台姿态角的反演.最后通过仿真和干涉合成孔径雷达实际数据验证了姿态角反演模型的有效性.