提高信息安全实验教学质量的方法研究

本文旨在本科信息安全专业教学中研究出提高信息安全实验教学质量的有效措施,介绍了如何对信息安全实验室进行科学管理,并且对实验教学思路、实验教学内容和手段以及培养创新人才等方面的改革也进行了详细的阐述。     

基于标签分类的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤根据用户的行为去预测可能喜欢的产品,是当前应用最广泛的推荐算法之一。但随着用户规模的急剧扩大,有价值的信息占比较少,存在稀疏性等问题,导致推荐质量不高。针对这一问题,提出了一种基于标签分类的协同过滤推荐算法。将不完整的数据样本根据标签进行分类,使分解的矩阵依赖于类,随后使用迭代投影寻踪的方法计算类依赖矩阵的线性组合及其对应的权重。开放数据集实验表明,该方法在保持一定分类准确率的前提下,平均降低了35.23%的插补误差,优于传统协同过滤推荐算法。     

MP2P网下一种基于代理的安全反馈信任模型

信任问题是移动对等网(Mobile P2P,MP2P)安全中的关键性问题。针对MP2P网与传统P2P网终端设备在编址、通信方式和标识上的差异性以及网络中可能存在的冒名、恶意诋毁、合谋以及"搭便车"等安全问题,提出一种MP2P网下基于代理的安全反馈信任模型(PSTM)。不同类别的代理服务器接入不同类型的终端,以屏蔽网络层终端设备之间的差异性。同时,代理服务器之间对信息的相互备份能够缓解服务器"单点失效"问题。在资源安全选择协议中对反馈方进行身份、资格的认证后进行相似性筛选并加权处理。在多粒度的信任值计算中引入全局节点贡献度和评价可信度,并将直接信任度分为面向节点的与面向资源的来激励移动节点真实地反馈信息。实验表明,PSTM能够减少诋毁以及合谋恶意行为,同时能够抑制"搭便车"行为,从而增加网络善意节点的交易成功率。     

基于邻居路由的Ad Hoc网络虫洞检测

针对Ad Hoc网络中虫洞检测方法带来的高时延和能耗问题,提出一种低时延和能耗的轻量级虫洞检测方法。即在节点查询路由后,利用路由节点的邻居数目,找出可能受虫洞影响节点的集合,同时依据路由节点的某个邻居节点的路由信息,进一步确定路由节点是否受虫洞影响。仿真结果表明,该方法可有效减少虫洞检测中的路由查询次数,并且与DeWorm和E2SIW方法相比,可有效减少时间延迟和能量消耗。     

基于流量预测的传感器网络拒绝服务攻击检测方案

在无线传感器网络中,如何准确和迅速地检测拒绝服务攻击,以保障网络设施的可用性,是一个极具挑战性的安全问题.文中采用线性预测技术,为传感器节点建立了简单高效的ARMA(2,1)流量预测模型,进而为传感器网络设计了一种基于流量预测的拒绝服务攻击检测方案--TPDD.在该方案中,每个节点独立地完成流量预测和异常检测,无须特殊的硬件支持和节点之间的合作;为了提高方案的检测准确度,提出了一种报警评估机制,减少预测误差或信道误码所带来的误报.模拟实验结果表明,ARMA(2,1)模型具有较高的预测精度,能够实时地预测传感器网络流量;TPDD方案能够在较少的资源开销下,迅速、有效地检测拒绝服务攻击.     

LYZZ-003型自动鱼蛋撒料生产线的数字化设计

针对现今的鱼蛋撒料加工现状,根据需求采用虚拟样机技术对鱼蛋撒料进行了数字化设计,设计出一种可实现自动、均匀撒料的鱼蛋生产线。该新型撒料生产线具有质量轻、操作简单、生产效率高、绿色环保等优点,在功能性上有着高生产力、高性能、高自动化、均匀撒料的生产效果,有效地实现了鱼蛋调料撒料过程的"机器换人",极大地提升了鱼蛋撒料加工生产效率。     

一种非合成蛋白类缓凝剂在粉刷石膏中的应用

将自配的石膏缓凝剂N应用于粉刷石膏中,研究其对粉刷石膏可操作时间、强度和施工性的影响。结果表明:N随着掺量增加可大幅度延长粉刷石膏的可操作时间,尤其高掺时,缓凝效果大幅增强的同时强度损失很小,抗拉强度较高,施工性好,达到且超过了粉刷石膏标准JC/T 517—2004《粉刷石膏》要求。     

主轴系统仿蜂巢冷却结构流固耦合热设计研究

主轴系统的热误差是影响数控机床加工精度的重要因素。受自然界蜂巢分形结构的启发,设计了一种基于蜂巢仿生流道的主轴系统冷却结构,并建立了蜂巢仿生流道冷却结构模型。在数值传热学相关理论基础上,通过Fluent有限元软件对蜂巢仿生流道(单孔和多孔流道截面结构)和螺旋形流道冷却结构方案进行仿真计算,流固耦合分析结果显示两种前者流道结构比后者的流动特性较好,散热效果更好。在同等边界条件和冷却液体积相同情况下,多孔蜂巢形流道截面结构比单孔蜂巢形流道截面结构的散热效果更理想、温差更小。研究结果可以为主轴系统的冷却结构乃至电子元器件等微系统结构热设计提供参考。     

白盒模糊测试中环境交互问题的解决方案

针对白盒模糊测试中的环境交互问题,提出一种基于外部函数探测和校正的隐藏路径搜索方案HPSBEF。利用约束求解获取外部函数在执行新路径时的输出值,并将结果记录在链表中,在执行该路径时检测其中的外部函数,根据链表中的信息进行动态修正,以达到驱动该路径进而提高路径覆盖率的目的。实验结果表明,与FMM方案相比,HPSBEF方案的路径覆盖率和漏洞检测能力均得到提升,且时间开销较低。     

基于特征融合的恶意加密流量识别

随着加密技术的全面应用, 越来越多的恶意软件同样采用加密的方式隐藏自身的网络活动, 导致基于规则和特征的传统方法无法满足准确性和普适性的要求. 针对上述问题, 提出一种层次特征融合和注意力的恶意加密流量识别方法. 算法具备层次结构, 依次提取数据包的特征和会话流的特征, 前一阶段设计全局混合池化方法进行特征融合; 后一阶段使用注意力机制提高BiLSTM网络分析序列关系的能力. 最终, 实验采用CIC-AndMal 2017数据集进行验证, 结果表明: 模型设计合理, 相比TextCNN模型和HST-MHSA模型, 漏报率分别降低5.8%和2.6%, 加权F1值分别提高4.7%和3.5%, 在恶意加密流量识别和分类方面体现良好的优化效果.