基于不对称加密的网络信息安全对策研究

本文对SSL VPN的原理与连接过程及优势作了详细的分析,通过SSL VPN客户端经过安全的身份验证和加密,从而有效保障了网络资源的安全性,并使用了一个实例H3C SSL VPN。     

网络隐写信息传递系统的高效攻击检测

在网络隐写信息的攻击检测中,为了保护数据的隐私,需要加入大量伪装隐私对数据本质特征进行隐藏,使得被攻击后的攻击特征也被覆盖,导致特征淡化.传统的攻击检测几乎都是对固定攻击特征进行检测,无法检测隐写信息的安全.提出利用多层次加权模型的网络隐写信息传递系统攻击检测方法.搜索网络隐写信息传递中的可能攻击事件,针对搜集的攻击事件进行建模,获取信息隐藏状态下,遭受攻击的衡量标准,建立网络隐写信息传递系统攻击数据集合,得到攻击检测模型,实现网络隐写信息传递系统的攻击检测.实验结果表明,利用改进算法进行网络隐写信息传递系统的攻击检测,能够提高检测的准确性.     

动态网页设计技法

给出了动态网页设计Flash中的动态环绕效果的制作方法,并巧妙地利用了Flash的图层重叠和电影剪辑符号功能达到动画中的动、静相结合和循环运动的特殊效果,以及将该技巧应用于动态环绕中的制作技法。     

基于AHP权值计算的网络安全评估研究与仿真

研究多源网络事件的安全评估准确性问题,针对利用网络中众多安全设备组成的防御体系得到的多源安全评估数据,计算评估参数完成安全事件评估时,传统的方法将多源安全数据进行简单加权平均得到评估参数,造成网络事件安全评估准确率不高的问题.提出基于AHP权值计算的网络安全评估方法,通过构建三层递阶层次模型,依据准则层的计算原则,进行多源事件权值比重的层次化计算,并根据权重计算得到评估参数,避免了传统简单加权平均法计算评估参数导致的评估不准确的问题.实验表明,改进方法能够根据计算机网络的安全原则计算设定多源事件的权值,准确完成安全事件的评估,保证了网络事件的安全评估准确性.     

基于ELM-LSSVM的网络流量预测

为了对网络流量进行准确预测,针对传统极限学习机的“过拟合”不足,提出一种极限学习机和最小二乘支持向量机相融合的网络流量预测模型（ELM-LSSVM）。该模型通过相空间重构获得网络流量的学习样本,引入最小二乘支持向量机对极限学习进行改进,并对网络流量训练集进行学习,采用仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,ELM-LSSVM提高了网络流量的预测精度,实现了网络流量准确预测,并具有较强的实际应用价值。     

基于遗传优化神经网络的网络入侵特征检测

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明：遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数,同时提高了网络入侵检测正确率。     

Linux线程库的实现机制

Linux内核级线程符合POSIX线程标准。本文结合Linux内核和线程库Linuxthreads的源代码,细致分析了Linux内核级线程的实现机制。