基于APM的网络性能管理研究

在功能分析的基础上,提出了一种基于APM技术的面向业务性能监测分析的网络性能管理解决方案.通过监控系统各个层面的性能数据,将网络业务、服务作为重要的被管理对象,强调了从应用角度对网络性能的监测及分隔故障,不仅能够使用户可以直观了解关键业务应用的运行效率,监控关键业务的应用性能,快速进行故障定位,还能发现并解决性能瓶颈,提供性能优化方案并指导系统建设.     

WiMAX接入核心网络中的数据通道技术

近几年来，无线通信技术飞速发展，宽带技术无线化是宽带通信发展的趋势。作为一种宽带无线技术，WiMAX因其传输速率快、传输距离远、具有QoS保障、安全性能好等优点，在“最后一公里”接入技术中占据非常重要的地位。在WiMAX接入核心网络中，数据通道技术就是完成基站、网关间的数据传输，是基站和网关中一个不可缺少的功能模块。详细介绍了数据通道的建立、修改和删除过程以及在几种典型场景中的应用。     

基于MPLS的层次移动IP网络架构研究

移动IP能为移动设备提供较好的移动性支持,MPLS可以提供高速转发能力和极大的可扩展性。基于MPLS的层次移动IP网络将两种技术相结合,通过区域注册和部分LSP重建,减小了切换延迟,允许用户频繁无缝移动。本文首先给出基于MPLS的层次移动IPv4的结构及存在的问题,然后给出基于MPLS的层次移动IPv6的构架,并分析了注册、LSP建立和切换的过程。     

因果图表征的网络攻击数据集构建

高级可持续威胁攻击因其多阶段可持续的特性,已经成为现阶段网络攻击的主要形式。针对此类型攻击的检测、预测研究,不可避免地需要相关数据集的支撑。在构建数据集时,往往需要真实的网络与主机数据。但出于隐私与安全的考虑,很少有满足要求的开源数据集。现有的数据集也往往只提供原始的网络流和日志数据,对长时攻击上下文解析的缺乏导致单纯地利用神经网络进行数据包的恶性甄别和预测的实用性不足。为了解决这些问题,该文基于网络环境的真实攻击过程数据,构建并公布了一个基于因果图的网络攻击数据集。与传统的原始网络流和日志数据集相比,该数据集充分挖掘了攻击上下文中的因果关系,可以跨长时域对高级可持续威胁攻击进行建模,方便研究人员进行攻击检测与预测的研究。该数据集开源在https://github.com/GuangmingZhu/CausalGraphAPTDataset上。     

大数据安全研究综述

随着人工智能、云计算、移动互联网和物联网等技术的融合发展,传统的基于边界安全域和基于已知特征库的网络安全防护方式已经无法有效应对大数据环境下新的安全威胁。通过对大数据环境下面临的安全问题和挑战进行分析,提出基于大数据分析和威胁情报共享为基础的大数据协同安全防护体系,将大数据安全技术框架、数据安全治理、安全测评和运维管理相结合,在数据分类分级和全生命周期安全的基础上,体系性的解决大数据不同层次的安全问题。基于该安全防护体系,分析了数据安全的关键技术及其目前的发展现状,并展望和分析了大数据安全领域面临的挑战。全面的分析和研究了大数据安全的威胁、政策、标准、方案、关键技术和挑战,对开展大数据安全建设和工程应用有重要参考意义。     

基于MPLS的层次移动IP网络架构研究

移动IP能为移动设备提供较好的移动性支持,MPLS可以提供高速转发能力和极大的可扩展性。基于MPLS的层次移动IP网络将两种技术相结合,通过区域注册和部分LSP重建,减小了切换时延,允许用户频繁无缝移动。本文首先给出基于MPLS的层次移动IPv4的结构及存在的问题,然后给出基于MPLS的层次移动IPv6的构架,并分析了注册、LSP建立和切换的过程。     

因果图增强的APT攻击检测算法

随着信息技术的发展，网络空间也面临着越来越多的安全风险和威胁。网络攻击越来越高级，高级持续性威胁(APT)攻击是最复杂的攻击之一，被现代攻击者普遍采用。传统的基于网络流的统计或机器学习检测方法难以应对复杂且持续的高级持续性威胁攻击。针对高级持续性威胁攻击检测难的问题，提出一种因果图增强的高级持续性威胁攻击检测算法，挖掘网络节点在不同时刻的网络交互过程，用于甄别网络流中攻击过程的恶性数据包。首先，利用因果图对网络数据包序列进行建模，将网络环境的互联网协议(IP)节点之间的数据流关联起来，建立攻击和非攻击行为的上下文序列；然后，将序列数据归一化，使用基于长短期记忆网络的深度学习模型进行序列二分类；最后，基于序列分类结果对原数据包进行恶性甄别。基于DAPT 2020数据集构建了一个新的数据集，所提算法在测试集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积(ROC-AUC)指标可达0.948。实验结果表明，基于因果图序列的攻击检测算法具有较显著的优势，是一种可行的基于网络流的高级持续性威胁攻击检测算法。