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结合传统的网络拓扑结构和单机节点访问率,改进了无标度网络结构下病毒传播模型,进而提出了新的目标节点的定义。根据新的网络病毒传播模型,提出了一种基于门限判决的计算机病毒免疫算法。利用OPENET仿真实验平台,比较了该算法与以往免疫算法的性能和效率。仿真结果表明该算法免疫更少的节点即可达到全网免疫状态,且时间更快,效率更高。因此,该文算法能有效遏制病毒大规模爆发和传播,具有一定的社会意义和经济价值。 相似文献
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随着互联网的发展,网络风险随处可见,联网计算机迫切需要一种及时有效的方法来检测并避免网络风险。为了解决全网对网络入侵的快速检测和快速免疫问题,文章结合人工免疫思想和并行遗传算法提出了一种能够针对网络入侵,自动提取入侵疫苗,并对全网进行免疫接种的模型。模型中采用并行遗传算法提取疫苗,融合各个种群的优良个体得到最佳疫苗,通过基于关键主机的免疫信息发布算法对主机进行免疫接种,从而达到全网的免疫效果。 相似文献
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针对Windows系统入侵检测的不足,研究并借鉴Linux下基于系统调用序列进行入侵检测的方法,提出一种采用BP神经网络算法对Windows Native API序列学习和分类的内核级主机入侵检测方案。通过实验,验证了采用Windows Native API序列进行系统入侵的可行性。Native API是Windows系统内核模式下的API,可以类比于Linux下的系统调用。通过训练神经网络学习Native API序列,建立一个对正常和异常Native API序列进行分类的BP神经网络。在入侵检测时,利用训练后的神经网络对不断出现的Windows Native API 序列进行分类,判断系统是否出现异常入侵。 相似文献
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