蜜罐博弈中信念驱动的攻防策略优化机制

作为一种典型的欺骗防御手段,蜜罐技术在主动诱捕攻击者方面具有重要意义。然而现有设计方法主要通过博弈模型来优化蜜罐的诱捕决策,忽略了攻击者的信念对双方博弈决策的影响,存在自适应优化决策能力弱、易被攻击者识破并利用等不足。为此,提出了基于信念的蜜罐博弈机制(Belief Based Honeypot Game Mechanism, BHGM)。BHGM基于攻击者完成任务的多轮博弈过程,重点关注蜜罐采取动作对攻击者信念的影响以及信念对攻击者是否继续攻击的影响。同时,基于树上限置信区间(Upper Confidence Bound Apply to Tree, UCT)设计了信念驱动的攻防最优策略求解算法。仿真实验结果表明,信念驱动的攻击方策略能基于当前信念选择继续攻击或及时止损以获得最大收益,而信念驱动的蜜罐策略在考虑风险的情况下能尽量降低攻击方怀疑,以诱骗其继续攻击,从而获得更大收益。     

云计算技术的移动学习系统设计探究

云计算技术的实际应用可以为移动学习的大力发展提供新颖的扩展思路,本文在重点分析移动学习的发展现况的实际基础上,设计出一个形式较为完整的云计算技术移动学习系统,从而可以体现出云计算技术对移动学习重大辅助作用。     

回收正丙醚-正丙醇工艺过程研究

采用Sim Sci PRO/II 9. 3软件模拟分析和实验验证,建立以DMAC为溶剂从制药废液中回收正丙醚和正丙醇的萃取精馏分离工艺。采用UNIQUAC模型对工艺参数进行优化与分析,并以实验验证模拟模型的可靠性。结果表明,模拟确定适宜工艺参数为:萃取精馏塔理论板数35块,原料液第24块板进料,溶剂第7块板进料,溶剂比1. 2,回流比3. 2,塔顶回收正丙醚含量为99. 88%;溶剂回收塔理论塔板数25块,原料第6块板进料,回流比0. 7,塔顶回收正丙醇含量为99. 86%。在此优化工艺条件下,二者回收率均在99. 5%以上,达到了在原工艺中循环套用要求。在模拟优化的基础上进行萃取精馏实验,实验结果与模拟结果吻合较好,验证了模拟结果的可靠性。     

基于SOA技术的大数据和云数据管理

随着移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，全球范围内数据迅猛增长，大数据和云数据时代已经来临。本文阐明了SOA的三种数据模型管理大数据、云数据的优点、选择和选项。     

浅谈高端存储技术

高端存储发展到现在，如果从EMC Symmetrix出现算起，已经有二十多年的历史了。从松耦合、虚拟化、高性能、高安全、智能化五个方面解析高端存储的发展趋势。