基于流量矩阵和Kalman滤波的DDoS攻击检测方法

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击产生的流量往往对路由器造成难以承受的负担的问题,提出一种既能减轻路由器负荷又能快速准确检测DDoS攻击的方法。该方法首先在路由器中构造端口对之间的流量矩阵来准确描述DDoS攻击的流量汇聚特性,然后利用Kalman滤波对流量矩阵进行估计,接着使用GLR统计测试进行异常检测,进而判断路由器端口是否受到DDoS攻击。最后,基于实际数据进行了仿真实验,结果表明,所提方法相比主成分分析(PCA)方法具有更高的检测率、更低的误检率和更小的检测延迟。     

基于P2DER模型的网络安全主动协同防护系统框架

针对网络安全防护问题,以P2DR模型为参考提出一种主动安全防御模型P2DER,将 网络安全态势评估及威胁评估作为整个安全防御周期中一个关键环节.在该模型的基础上,给出系统的安全组件协同控制框架、主动协同控制策略制定方法以及系统部署情况.该系统以理论模型为依据,具有较强的可实施性和操作性.     

面向分级身份密码批验签的错误签名混合筛选算法

针对分级身份密码（HIBC）批验签过程中的错误签名快速识别问题,设计实现了一种错误签名混合筛选算法。针对HIBC签名算法不完全聚合的特点,首先将所有签名作为树叶构造平衡二叉树,然后通过拆分攻克与指数测试方法查找错误签名,并且利用计算中间值的关联性减少计算开销。算法性能分析表明,当批验签中错误签名数大于2时,该算法计算开销低于独立测试、通用折半拆分、指数测试以及裁剪搜索算法,能够有效筛选出HIBC批验签中的错误签名,可以应用在云计算认证等应用场景中。     

多尺度样本熵在流量矩阵分析与评估中的应用

针对网络用户行为的特点提出利用多尺度样本熵的两个评价规则来分析P-P flow流量矩阵,该方法能够对网络流量表现出来的一些特征进行合理解释,并得到一些有趣的结论.随后在多尺度样本熵分析特性基础上提出一种评估流量时间序列健康度的方法,通过对真实网络流量和仿真流量的实验,表明该方法简单有效,能够准确合理评估网络流量的健康程度.     

一种基于校园网考试系统的设计及实现

本文给出了一个基于Linux平台和Oracle数据库的校园网上计算机考试系统的设计思想及实现。该系统以B／S结构为主，以C／S结构为辅，是一种分布式、易维护、通用性较强的计算机网上考试系统。     

基于校园网的考试系统的实现及优化

给出了一种基于Linux平台和Oracle数据库的校园网上计算机基础课程考试系统的结构，并着重就该考试系统的执行效率进行了分析和讨论，提出了优化策略，并予以实施。