基于流量感知的网络安全态势评估模型

安全评估是贯穿信息系统生命周期的重要管理手段,是制定和调整安全策略的基础和前提。结合服务、主机的重要性和网络信息系统的体系结构,基于入侵检测系统（IDS,Intrusion Detection System）报警信息和流量感知信息,采用自下而上、先局部后整体的方式评估网络系统的整体安全态势。采用网络熵的方法评估节点服务性能的变化情况,根据链路性能下降程度,有效地界定不同强度和不同种类的网络威胁行为对网络信息系统造成的损失程度,进而对网络信息系统安全态势进行准确评估。     

DN—3×100摩托车轮圈专用三点焊机控制系统的研制

介绍了ＤＮ－３×１００摩托车轮圈专用点焊机控制系统的组成结构及原理,并对其中单元通信、调速系统、高速计数、开关复用等关键技术进行了分析,扼要说明了其设计思路及实现方法。     

netfilter技术分析及在入侵响应中的应用

从netfilter总体结构入手,分析了netfilter的连线跟踪、包过滤、地址转换、包处理等关键技术。在此基础上,研究了入侵响应策略,提出了基于netfilter的主动响应模型。经测试证明,这种主动响应模型灵活高效,可以极大地增强系统对入侵行为的防御能力。     

基于加权时间序列的跨域交换风险智能评估预测系统设计

跨域交换系统连接了两个或多个网络域,需要在网络安全、内容安全、认证安全、行为安全等方面进行强化设计,以应对不断增多的安全威胁,这需要高效的运维管理手段将多种安全保密措施有机结合在一起.因此,提出了一种跨域交换风险智能评估预测系统.首先针对多种安全保密手段建立安全交换风险评估模型并进行权重计算,其次通过采集安全保密措施的...     

校园网安全问题及解决方案

校园网已成为各高等院校信息技术的基础设施,是学校可持续发展的重要保证。校园网是校内外信息交流的窗口,也是高校教学、科研和行政管理不可缺少的重要基础设施。校园网结构开放,同时与教育网和Internet相连接。校园网用户组成复杂,用户水平参差不齐,其中不乏技术高超的黑客,这些因素使校园网的维护和管理变得十分困难。如何保证网络的安全运行,同时提供丰富的网络资源,满足多种需求,成为网管人员面临的一个难题。当前,因学校内部人员违规引起的安全隐患变得十分突出,而传统安全手段如防火墙或智能网关等设备只能防止来自校园网外的攻击,…     

多聚类融合算法在频繁非法访问检测中的应用

针对频繁非法访问的检查问题，提供了一种机器学习方法来检测登录场景中的频繁非法访问活动。通过特征工程的方法分析登录日志数据，筛选提取有效特征，再使用聚类方法对登录特征数据进行检测，分类出正常用户和异常用户。为了提高无监督识别算法的精度，提出了多聚类融合的检测算法，从多个聚类算法的角度，精确识别出登录日志中的频繁非法访问用户。实验结果证明，该方法可以更准确地提取登录场景中各项指标异常的用户，并可以扩展适应其他频繁非法访问场景。