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基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对现有入侵检测算法中存在着对不同类型攻击检测的不均衡性以及冗余或无用特征导致的检测模型复杂与检测精度下降的问题,提出了一种基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法.利用改进的多目标遗传算法生成检测率与误报率均衡优化的最优特征子集的集合,并采用选择性集成方法挑选精确的、具有多样性的基分类器构造集成入侵检测模型.实验结果表明,该算法能够有效地解决入侵检测中存在的特征选择问题,并在保证较高检测精度的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性. 相似文献
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云存储提供数据托管服务,解决了本地端数据管理与分享受限问题.但现有的用于确保云存储数据完整性的审计方案面临一个重要的安全问题:签名密钥一旦泄露,依赖于该密钥产生签名的审计方案将无法提供完整性保护.此外,现有审计方案均默认在整个审计期间仅有一个审计者,然而审计者可能由于被攻陷、被贿赂或资源不足不能再提供审计代理服务.因此,提出一个支持密钥更新与审计者更换的审计方案AKUAR(auditing scheme supporting key update and auditor replacement).针对密钥暴露导致签名无效问题,AKUAR结合双线性对与代理重签名思想设计了高效安全的密钥与标签更新机制,并且由云端承担计算复杂的标签更新操作,仅在本地端引入了少量的开销.此外,当充当审计者的雾节点退出审计时,新的雾节点可以代替其继续进行完整性审计工作,在保证新签名密钥不被泄露给旧雾节点的同时实现了审计服务的可持续性.安全分析证明了AKUAR是安全的,性能评估也证实了AKUAR在标签生成与密钥更新阶段仅引入了少量可接受的计算开销与通信开销. 相似文献
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"传感器网络技术"既是计算机专业研究生的必修课,也是一门具有较强理论性和应用性的课程,涵盖了传感器网络的基本原理和主要的网络支撑及应用技术。本文首先讨论了该课程所体现出的计算思维,阐述了如何将计算思维中的核心思想和方法应用于"传感器网络技术"课程中。在此基础上,结合具体的课程内容,分析如何优化课堂的教学方式,使学生深入体会如何进行计算思维,以培养学生的创新能力、分析问题及解决实际问题的能力。 相似文献
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恶意网页利用网页木马来攻击网络用户使之成为僵尸网络中的节点,是目前互联网上较为流行的一种攻击手段。攻击者通常将JavaScript编写的恶意脚本嵌入到网页中,当用户浏览该页面时,脚本执行并试图对浏览器或浏览器插件进行攻击。提出一种适用于大规模网页检测的基于预过滤的恶意JavaScript脚本检测与分析方法———JSFEA,该方法使用静态检测快速扫描页面并判定网页是否为可疑页面,如果判定可疑则进行动态检测。实验表明, JSFEA对恶意网页的误报率很低,并减少了85%以上的页面进行动态检测,大大提高了大规模恶意网页检测效率。 相似文献
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本文针对柔性制造系统技术国防科技重点实验室的异构分布数据集成问题,利用PDM跨网络跨平台的支撑框架,讨论在不同硬件平台上进行的不同软件系统产和的CAx,MIS信息集成与共享。 相似文献
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基于数据流的异常入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,基于机器学习的异常入侵检测算法通常建立在对整个历史数据集进行等同的学习基础之上,学习到的网络行为轮廓过于依赖历史数据,难以准确反映当前网络通信量的行为特征。同时,算法的时间和空间复杂度较高,难以对网络中持续快速到达的大规模数据报文进行存储与维护。本文提出,一种基于数据流聚类的两阶段异常入侵检测方法,首先在线生成网络数据的统计信息,并利用最能反映当前网络行为的统计信息检测入侵行为。实验结果表明,其检测性能优于基于所有历史数据进行入侵检测的结果,并克服了内存等系统资源不足的问题,增加了系统的灵活性与并行性。 相似文献