信息网络的安全风险分析与防范策略

对信息网络的安全风险进行系统分析,并采取有效的防范措施,对于确保信息网络安全具有重要意义。对信息网络涉及的若干方面的安全风险进行具体分析,指出其可能带来的安全隐患。在此基础上,提出了相应的防范策略。     

浅析计算机网络管理中的安全风险分析与防范技术策略

进入二十一世纪后,我国计算机互联网的发展可谓日新月异,计算机互联网无论是从规模还是从速度上都达到了一定的高度,与人们之间的联系日益密切。然而,人们在对计算机互联网技术依赖越来越强的同时,计算机互联网也在一定程度上存在各种缺陷与弊端,尤其是在安全方面存在着风险。因此,加强对计算机互联网安全风险的分析与管理显得至关重要。尽管我国在计算机互联网安全风险的分析与管理方面积累了丰富的经验,取得了重大进展,获得了许多防范技术策略,然而在实际的计算机互联网安全风险的分析与管理过程当中,仍存在着各种各样的问题需要解决。本文旨在研究我国计算机互联网安全风险的分析与管理方面存在的问题,针对问题提出相应的解决的策略,为我国在计算机互联网安全风险的分析与管理方面的进一步发展提供一些可行性的思路。     

校园网安全风险分析与防范对策

目前,校园网作为信息化应用的重要载体,所面临的安全问题越来越复杂,安全风险正在飞速增加,如黑客攻击、蠕虫病毒、间谍软件、垃圾邮件等。如何化解校园网内黑客的入侵、病毒的侵袭和其他不良意图的攻击,保障信息化应用系统的稳定运行及其数据的安全可靠,已经成为校园网管理的首要任务。●校园网的安全风险分析安全的校园网不仅要保护网络设备安全和应用系统安全,更要保证网络稳定畅通。因此,在对校园网进行整体安全风险分析时,可按照以下模型来进行综合分析(如图1)。     

电子商务安全的风险分析与防范技术

从黑客攻击的基本手法出发分析了电子商务可能存在的安全风险 ,讨论了相应的防范技术 ,试图为企业走向电子商务提供选择适合自己的安全方式的途径     

电力网络安全模型研究与风险分析

深入研究电力信息网络的各个组成部分,阐述了当前所面临的主要安全问题。同时介绍了当前主流的几种网络安全模型,并使用安全模型作为指导,对电力网络所面临的风险进行了全面的剖析,为保证电力系统信息安全提供了有效方法。     

校园网安全风险分析与防范对策

目前,校园网作为信息化应用的重要载体,所面临的安全问题越来越复杂,安全风险正在飞速增加,如黑客攻击、蠕虫病毒、间谍软件、垃圾邮件等。如何化解校园网内黑客的入侵、病毒的侵袭和其他不良意图的攻击,保障信息化应用系统的稳定运行及其数据的安全可靠,已经成为校园网管理的首要任务。●校园网的安全风险分析安全的校园网不仅要保护网络设备安全和应用系统安全,更要保证网络稳定畅通。因此,在对校园网进行整体安全风险分析时,可按照以下模型来进行综合分析(如图1)。     

智能门锁风险分析及防范

提出了家用智能门锁的终端及云平台架构,定义了智能门锁中应该保护的用户数据和安全服务内容,对目前面临的信息安全风险进行了剖析,识别出控制单元、生物识别模块、密码键盘等模块面临的信息安全风险,针对智能门锁给出了信息安全风险分析及智能门锁风险防范方法,能够帮助智能门锁厂商在技术选型和方案调研时识别出安全风险。同时,从安全技术方案选取、企业监督、行业共建三个维度提出了提升智能门锁行业的信息安全水平的建议。该研究适用于消费级联网型智能门锁。     

安全技术的安全风险分析与评估

文章提出了安全技术本身存在的问题,对其安全风险进行了分析,并对其所造成的损失进行了评价。     

一种面向网络环境属性的安全风险分析框架

通过对网络环境中软硬件条件以及网络攻击机理的分析,提出了一种基于网络环境属性的安全风险分析框架。从软硬件条件的分析中得到环境因素集合;从参考模型和实际监测数据两种情况分析了环境因素引发风险的可能性;通过环境因素与风险后果的映射,分析了环境因素引发不同后果的风险严重性;并从安全边界的角度分析了具有关联性的环境风险和安全子因素所引发风险的可能性和严重性。通过实例说明,该框架能够系统化地分析网络安全风险。     

非结构化文档敏感数据识别与异常行为分析

在海量数据中快速、准确地对数据进行分类分级,快速识别用户异常行为是目前数据安全领域的重要研究内容。在数据分类分级研究领域,自然语言处理技术提升了分类分级的准确率,但是中文语体混杂、无监督学习准确率低、有监督学习样本标注工作量大等问题亟待取得关键突破。本文提出多元中文语言模型和基于无监督算法构建样本,突破数据分类分级领域面临的关键问题。在用户异常行为分析研究领域,由于样本依赖度过高,导致异常行为识别准确率较低,本文提出利用离群点检测方法构建异常行为样本库,解决样本依赖过高问题。为验证方法可行性,进一步构建实验系统开展实验分析,通过实验验证所提出方法可以显著提高数据分类分级和异常行为分析的准确率。     

基于数据挖掘技术的电网设备参数风险识别方法研究

本文研究了一种基于数据挖掘技术的电网设备参数风险识别方法.首先介绍了数据挖掘技术的研究现状.其次详细介绍了基于多种数据挖掘技术的电网设备参数风险识别方法.采用聚类分析算法,对电网设备参数进行聚类分析,分析其分布规律,发现设备参数中的异常数据,判断设备参数的正确性;采用线性回归法预测设备参数属性变化和分布趋势,对于新投运...     

SOM神经网络模型在商业银行信用风险评估中的应用研究

研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用,结合主成分分析法和SOM人工神经网络,建立了商业银行信用风险评估的人工神经网络模型;实证结果表明,该模型具有较高的预测精度.     

医疗数据发布中属性顺序敏感的隐私保护方法

隐私保护已成为包含微数据应用诸如医疗数据发布共享或数据挖掘中的一个重要问题.基于全局重编码或局部重编码的匿名性方法,通过保证每一条数据记录都至少有某个数量的其他记录与其具有同样的特征来保护隐私性.如果考虑到对处理后的数据进行属性顺序敏感的数据分析任务,这类方法并不能很好地完成任务.研究基于数据可用性指标的匿名性方法,着重考虑数据分析任务中的属性顺序对于匿名性方法的影响.从多维数据匿名的概念出发,讨论用于该类情况下的数据匿名性方法.在公开数据集上的实验结果表明,该方法对于上述问题是有效的,并且效率并未受到影响.     

商业银行数据仓库建模研究与设计

数据仓库建模在商业银行决策支持过程中具有重要意义。文章从整个商业银行的业务和管理角度,阐述和分析了商业银行数据仓库建模的相关问题和解决方案：通过界定数据仓库系统边界和确定主要的主题域,获得稳固的概念模型;在最常用的雪花模型基础上融入面向对象思想,构建对象和雪花模型混合的数据仓库逻辑模型。对商业银行数据仓库的构建具有较好的参考价值。     

Web网页中动态数据区域的识别与抽取

采用基于HTML标记树的数据块查找方法挖掘Web网页中的数据区域,在此基础上结合网页聚类和跨网页数据区域匹配自动识别一个网页中的动态数据区域。实验结果表明,该方法能够提高Web网页中动态数据区域识别的召回率和准确率。     

融合大数据技术架构在大型商业银行海量数据分析的应用

相对于软硬件一体的企业级数据仓库解决方案,以X86开放式硬件平台为基础的并行处理数据库和Hadoop/Spark生态体系,在扩展性和低成本方面有明显的优势,随着其不断发展成熟,已经成为企业级大数据平台不可或缺的一部分.本文从如何应对“大数据”所带来的挑战出发,提出一套适用于大型商业银行数据分析处理的融合大数据技术架构,并已取得应用实践的成功.     

证据理论在末敏弹目标识别中的应用

信息融合是末敏弹目标识别系统的关键技术之一。简要分析了末敏弹识别目标的过程，在阐述D-S证据理论基本原理的基础上，结合红外／毫米波复合敏感器的具体情况，引入了可信权值，在预定的捕获准则前提下，对末敏弹目标识别进行了数值仿真计算。仿真结果表明，将D-S证据理论应用于红外／毫米波复合敏感器的目标信息融合，可以大大提高末敏弹识别目标的能力，增强抗干扰能力。     

使用敏感路径识别方法分析安卓应用安全性

安卓系统在手机端操作系统中长期占据主导地位,但由于安卓系统开放共享的特性和不够严谨的第三方市场审核机制,安卓平台受到众多恶意应用的侵扰.本文结合静态程序分析和机器学习方法,提出了基于敏感路径识别的安卓应用安全性分析方法.首先,针对恶意应用中存在的恶意行为以及触发条件,定义了敏感路径.其次,针对安卓应用中存在大量组件间函数调用关系,提出了一种生成应用组件间函数调用关系图的方法.再次,由于提取出的敏感路径信息无法直接作为识别特征,实现了一种基于敏感路径信息抽象的特征提取方法.最后,从GooglePlay、豌豆荚、Drebin等来源收集了493个应用APK文件作为实验数据集,本文方法的准确率为97.97%,高于基于API-Feature的检测方法（90.47%）,此外,在恶意应用和良性应用检测的精度、召回率、F度量等方面,本文方法均优于API-Feature方法.另外,实验表明APK文件大小会影响实验的结果,尤其体现在分析时间上（0-4MB大小的APK平均分析用时89秒;文件增大后,平均分析用时增长明显）.     

商业银行信息系统风险评估模型的研究与实现

随着商业银行信息化程度的不断提高,怎样控制和评估由此带来的系统风险,是商业银行目前急需解决的问题.本文分析商业银行信息系统的特征和风险,研究信息系统风险评估的理论、技术,提出风险评估的方法和过程,建立商业银行信息系统的风险控制与评估的模型.     

基于混沌工程的微服务韧性风险识别和分析

微服务架构近年来已成为互联网应用所采用的主流架构模式.然而相比传统的软件架构,微服务架构更加复杂的部署结构使其面临更多能导致系统发生故障的潜在威胁,且微服务架构系统故障的症状也更加多样化.在可靠性等一些传统的软件度量已不能充分体现微服务架构系统故障应对能力的情况下,微服务的开发者们开始使用“韧性”（Resilience）一词描述微服务架构系统的故障应对能力.为了提高微服务架构系统的韧性,开发者们往往需要针对特定的系统环境扰动因素设计应对机制.如何判断一个系统环境扰动因素是否为影响微服务系统韧性的风险因素,以及如何在系统运行发布之前尽可能多地寻找到这些潜在的韧性风险,都是微服务架构系统开发过程中待研究的问题.在作者在先前研究中提出的微服务韧性度量模型的基础上,结合混沌工程,本文提出了针对微服务架构系统的韧性风险识别和分析方法.韧性风险的识别方法通过不断的向微服务架构系统引入随机系统环境扰动并观察系统服务性能的变化,寻找系统潜在的韧性风险,大幅减少了软件风险识别过程中的人力成本.对于识别到的韧性风险,通过收集执行混沌工程过程中的系统性能监控数据,韧性风险分析方法将利用因果搜索算法构建出各项系统性能指标之间的影响链路,并将可能性较高的链路提供给运维人员作为进一步分析的参考.最后,通过在一个微服务架构系统上实施的案例研究展示了本文提出的韧性风险识别和分析方法的有效性.