网络隐蔽扫描技术分析

介绍了网络隐蔽扫描技术的概念和分类。全面分析了各项隐蔽扫描技术的实现原理和优缺点，讨论了隐蔽扫描技术的发展趋势。给出了应对隐蔽扫描的基本方法。     

Zero-day攻击多态蠕虫研究与进展

随着计算机网络的不断普及与发展,网络蠕虫已经成为网络系统安全的重要威胁之一。近年来,网络蠕虫又有了新的变化,出现了新的Zero-day攻击多态蠕虫,这种蠕虫采用＂多态＂技术并以＂Zero-day漏洞＂为攻击目标,可在短时间内有效地避开检测系统,成为未来互联网安全的一大隐患。因此,研究Zero-day攻击多态蠕虫及其检测技术是非常必要的。首先论述了Zero-day攻击多态蠕虫的攻击原理,接着对近几年提出的基于网络流过滤和模拟执行检测等方法进行了分析、总结,最后给出一些热点问题及展望。     

基于非均匀扫描的蠕虫传播策略研究

蠕虫在因特网上的传播速度对网络安全有着严重的影响。对蠕虫传播方式的深入研究有利于找到更有效的手段防卫蠕虫的快速传播。本文主要围绕蠕虫的传播方式进行研究,提出了一种基于因特网应用非均匀分布的蠕虫扫描策略。对于该蠕虫扫描策略;在模拟平台NS2上实现了蠕虫模型的模拟。结果表明,非均匀扫描的蠕虫传播速度比起随机均匀扫描的蠕虫显著加快。     

网络隐蔽扫描技术研究

介绍了多种网络隐蔽扫描技术,并分析了各技术实现原理和优缺点,讨论了隐蔽扫描技术的发展过程及其对网络安全防护技术发展的影响,指出了隐蔽扫描技术的发展趋势,给出了一个隐蔽扫描系统模型并对其进行了简要描述。该系统建立了扫描策略组件库和操作系统及入侵检测系统知识库,能够进行扫描效果评估,并实现与漏洞扫描及攻击系统链接。     

Linux下的隐蔽攻击及解决方案

隐蔽攻击是攻击者为了长期控制一台被攻陷主机而采用的一种攻击方法。本文全面总结了针对Linux 操作系统的各种隐藏技术,同时提出了相应的的解决方案。     

蠕虫攻击的分析与即时检测方法研究

对蠕虫的基本程序结构进行分析并对蠕虫的传播步骤进行阐述,根据蠕虫攻击的特点,提出一个即时检测蠕虫攻击的方案,该方案将实际主机间的通信情况映射为通信图,通过对通信图的处理达到准确、快速检测蠕虫攻击的目的.     

基于双层扫描策略的IPv6蠕虫研究*

由于IPv6网络地址空间巨大,传统的基于随机扫描、顺序扫描等网络层扫描策略的IPv4蠕虫难以在IPv6网络中传播。构建了一种新型IPv6网络蠕虫——V6-Worm,该蠕虫运用双层扫描策略,在子网内和子网间分别采用基于组播和基于域间路由协议路由前缀的扫描策略,并在此基础上建立了一种双层蠕虫传播模型(double layer model,DLM)来仿真V6-Worm的传播趋势。仿真结果表明,V6-Worm可在大规模IPv6网络中传播,与采用随机扫描策略的CodeRed相比,V6-Worm具有更快的传播速度。     

IPv6网络中蠕虫传播模型及分析

IPv6网络由于其巨大的地址空间,通常被认为对随机扫描蠕虫有天然的抵御能力,该文研究了一种可以在IPv6网络中迅速传播的新型网络蠕虫（V6-Worm）．基于对V6-Worm扫描策略的分析,分别建立简单传染病模型和双因素蠕虫模型来仿真V6-Worm的传播趋势．简单传染病模型的仿真结果证明,V6-Worm拥有比随机扫描蠕虫更快的传播速度;双因素蠕虫模型的仿真结果证明,V6-Worm拥有更强的对抗蠕虫控制措施的能力,同时在研究中发现主机中存在漏洞的比例是V6-Worm传播性能的主要影响因素．最后,文中从防止地址信息泄漏和降低主机存在漏洞比例两个角度,讨论了V6-Worm的防御策略．     

IPv6网络中的路由蠕虫传播模型*

为了了解IPv6网络对防御蠕虫所具有的潜在能力,提出了一种新型路由蠕虫—RoutingWorm-v6。基于IPv6网络环境,分析了RoutingWorm-v6的扫描策略,建立了Two-Factor模型来仿真RoutingWorm-v6的传播趋势。仿真实验结果表明,由于IPv6中巨大的地址空间,IPv6网络对路由蠕虫有天然的抵抗能力。在IPv6网络中,网络蠕虫会利用混合的扫描策略。     

IPv6网络中DNS蠕虫的研究

基于IPv6网络环境分析了网络蠕虫的扫描策略,构建了一种新型网络蠕虫--DNSWorm-V6,该蠕虫应用两层不同的扫描策略,即在本地应用子网内扫描策略,在子网间应用DNS扫描策略.由此两层扫描策略,提出一种双层蠕虫传播模型TLM.仿真实验结果表明,DNSWorm-V6是一种可以在IPv6网络中大范围快速传播的蠕虫.可以预测IPv6网络中新型蠕虫可能带来的威胁.     

微粒群优化算法研究现状及其进展

对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括：杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容。     

群智能在知识发现中的实现方法对比研究

群智能方法是新兴的模拟计算技术,在求解复杂的优化问题中表现出良好的性能。对比讨论了群智能的两个重要组成方面（蚁群算法和微粒群算法）在知识发现中的实现方法,阐述了算法的原理和特性,并提出了一些在将来需要解决的问题。     

基于群体智能的算法研究

计算机技术不断发展,从而带动着算法技术不断更新,尤其是在模仿社会性动物的行为领域,产生了很多的智能算法。本文主要介绍当前几种热门研究的算法,阐述了其工作原理和特点,同时对其发展进行了展望。     

基于群智能混合算法的物流配送路径研究

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。     

车辆路径问题的改进混合粒子群算法研究

针对各种启发式算法在求车辆路径问题(VRP)中的缺陷,提出了改进的混合粒子群算法(MHPSO)的求解方法.分析了基于速度-位置更新策略传统粒子群算法在解决离散的和组合优化问题的不足.考虑到算法在求解过程中种群多样性的损失过快,引进了种群的多样性测度参数-平均粒距,以保持种群的多样性.同时利用混沌运功的随机性、遍历性和规律性等特性,采用混沌初始化粒子编码.详细讨论了该算法在车辆路径问题中的求解策略.针对同一个实例,将改进的混合粒子群算法与遗传算法从多个角度进行比较.仿真结果表明,论文所提出的算法性能较好,可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解.     

基于群体智能理论的聚类模型及优化算法

聚类是一种把整个数据库分成不同的群组,使群与群之间差别很明显,而同一个群之间的数据尽量相似的算法。该文通过对现有群体智能理论和聚类算法的研究,提出了一种基于群体智能理论的聚类模型,并在此基础上给出了一种优化蚁群聚类算法。实验证明,该优化蚁群算法具有良好的聚类效果,可应用于经济分析、模式识别、文档归类等多个领域。     

基于群体智能和遗传算法的WSNs能耗优化关键技术研究

节点能耗是决定无线传感器网络(WSNs)生存期的重要参数,设计良好的网络通信协议可以很大程度上减少和平衡能量消耗。网络协议设计簇头和簇间路由的计算过程是多项式时间无法解答的NP问题,该文讨论了5种自然元启发算法,既4种群体智能算法和遗传算法应用于WSNs能耗优化的关键技术,给出了不同网络能量结构模型的簇间单跳和多跳场景的设计建议,旨在为搭建大规模WSNs网络提供参考和借鉴。     

基于攻击策略分析的入侵检测研究

当前大多数的入侵检测系统都是利用异常发现技术和模式发现技术来报告主机和网络的异常状况的,但由于这两项技术自身的局限性常常会造成系统错报和漏报。对入侵者攻击策略的分析不仅可以帮助入侵检测系统有效识别未知攻击,而且还为入侵检测的发展提供了一种新的思路。     

三段式粒子群算法在车辆调度问题中的应用

针对标准粒子群算法在解决车辆调度问题上的不足,提出了一种基于整数编码的粒子群优化策略。它依据粒子群算法中粒子进化的思想,给出了三段式保优方法,重新定义了粒子进化速度和位置更新的方式。结合Floyd算法对调度模型进行了仿真验证分析。结果表明,该策略具有较好的寻优能力。     

SQL注入攻击及其防范检测技术的研究

该文简要介绍了SQL注入攻击的概念和原理,以及SQL注入攻击的特点和实现过程,并在此基础上叙述了如何检测SQL注入攻击．总结了一般的SQL注入攻击的防范方法并且给出一种自动防范模型。