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基于网络连接的攻击分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着IDS技术的不断成熟,近年来面向IDS检测的攻击分类层出不穷.在分析比较三种具有代表性的面向IDS检测攻击分类基础上,针对它们各自在分类数据基础的全面性、攻击特征的具体性、对IDS检测精确度与效率提高的促进性等方面的不足,从攻击的地址信息A、协议状态P和连接状态C等三方面考虑,提出一种基于网络连接的APC攻击分类方法.经过实验分析证明,该攻击分类方法分类数据基础更全面、攻击特征更具体、更易于IDS检测和构造攻击数据. 相似文献
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为了有效提高数字水印对几何攻击的鲁棒性,实现水印的嵌入与提取同步,提出利用单应性变换算法对原图像和受到几何攻击的图像进行匹配,将受攻击图像校正成为与原图像大小一致、形状相同的含水印图像。图像在经过旋转、缩放等几何攻击以及发生长宽比改变、图像边缘相对位置变化和常规图像处理等情况下,仍能很好的检测出水印并提取。理论分析和实验结果表明,该算法具备高精度的同时,也有很好的不可见性。 相似文献
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为了使计算机网络更好地为人类服务,必须很好地解决网络的信息安全问题。数字水印是实现版权保护的有效办法,但目前尚没有一个算法能够真正经得住攻击者所有种类的攻击。笔者通过对攻击原理进行分析,提出解决的对策,重点介绍了利用双水印技术对抗解释攻击的方法。了解这些攻击以及可能还会有的新的攻击方法将助于我们设计出更好的水印方案。 相似文献
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基于深度学习的图像解译技术在多个领域都取得了巨大成功,在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类、检测、分割等问题中也逐渐开始广泛应用。现有的SAR图像分类深度学习模型由于训练数据集样本量较小易过拟合,样本的微小改变易导致模型分类错误,产生对抗攻击现象。针对上述问题,本文从攻击方法、攻击结果和攻击目标三方面说明了SAR图像对抗攻击存在的问题和挑战。本文聚焦SAR图像的稀疏性,具体阐述了稀疏攻击提出背景和SAR图像中稀疏性的表现形式,并就常见稀疏攻击方法进行分析总结。文章在MSTAR数据集上验证了现有的稀疏攻击方法的有效性,分析了算法计算效率和成功率、耗时等指标,并对SAR图像分类稀疏对抗攻击方法进行展望。 相似文献
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网络攻击以复合攻击形式为主,但当前的安全设备只能检测无法预测,针对这个问题,提出了一种基于攻击效用的复合攻击预测方法,通过该方法识别攻击者的最终意图,预测攻击者下一步可能进行的攻击行为.该方法利用攻击意图描述复合攻击过程,建立了基于攻击意图的复合攻击逻辑关系图,并引入攻击效用的概念,表示入侵者在攻击过程中完成每步攻击所获得的收益的大小,是复合攻击预测的重要参考.最后,通过实验验证了该方法的有效性. 相似文献
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文中针对过去的密码分析学中的确定性攻击的局限,根据仙农对完善保密的定义,对攻击的概念进行了推广,提出了概率攻击概念,并且给出了计算公式。 相似文献
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网络漏洞攻击分类研究对于系统地分析计算机系统脆弱性和攻击利用的技术方法有着重要的意义,这有助于构造高效的入侵检测方法。通过对现有漏洞攻击分类方法的分析和研究,提出了一种面向检测的漏洞攻击分类方法-ESTQ方法,并对其进行了形式化描述和分析。 相似文献
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