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《科技通报》2016,(6)
超密集网络是根据汇聚节点的拓扑属性进行测度中心加权融合的网络模型,超密集网络中容易受到类似于DOS等病毒的拒绝服务攻击。由于DOS病毒特征具有频谱混迭特性,在超密集网络难以有效识别。目前采用联合特征检测方法进行病毒攻击信息的检测识别,性能随着环境干扰影响起伏较大。提出一种基于幅频响应带宽检测的病毒攻击识别算法。进行病毒攻击的数学模型构建和信号分析,然后设计格型陷波器实现攻击信号的干扰抑制和滤波,根据病毒攻击信号的检测带宽和攻击带宽,选取不同的陷波器频率参数和带宽参数,进行频谱特征混迭加权处理,提取幅频响应特征进行病毒攻击的带宽检测,实现攻击特征识别。仿真结果表明,采用该算法对超密集网络中的病毒攻击进行幅频响应特征提取,具有较好的抗干扰性能,准确检测识别概率优越于传统算法,在网络安全领域具有较好的应用价值。 相似文献
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对网络入侵信号的准确检测,提高检测概率是保证网络安全的基础,传统检测方法难以实现对较低信噪比下的攻击信号的高效定位和检测,无法有效预测入侵信号的局部特征点,导致重采样,虚警概率和漏检概率较高。提出一种基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测算法,构建低信噪比下网络入侵信号模型,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,得到入侵信号的局部特征预测量和测量值,为了使得入侵检测适合线性实时处理过程,提高在低信噪比下的检测性能,采用卡尔曼滤波对结果进行修正,采用局部特征压缩采样判断入侵信号的联合特征,实现了对网络入侵信号的局部特征压缩采样检测。仿真结果表明,该算法检测性能较好,检测概率优于传统算法,展示了较好的应用价值,确保了网络安全。 相似文献
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网络个体用户在遭受病毒入侵干扰下,由于病毒入侵信号对单个个体用户入侵的不确定性,难以实现对病毒的有效控制和免疫。提出一种基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,首先进行网络病毒面入侵信号的模型构建,设计滤波控制算法实现对网络个体用户遭受感染下的病毒免疫控制。设计网络个体用户遭受感染下的病毒免疫模型,进行网络个体用户遭受感染下病毒入侵路径和安全属性分析。设计基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,实现对用户遭受感染下的病毒入侵信号的滤波检测和控制。仿真实验结果表明,该算法能有效实现对病毒入侵路径和强度幅值的准确跟踪控制,免疫滤波效果较好,对病毒信号的检测概率提高15.7%,实时性和鲁棒性优越于传统方法,保证了网络个体用户的安全。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
新型的网络病毒的入侵和传播以正态谐振方式进行连续攻击,检测困难,需要对病毒攻击进行有效检测。传统的检测方法采用干扰攻击定位状态转移特征提取的层次性检测算法实现对病毒连续攻击的检测,算法没能自适应求解连续攻击下的特征选择参数,检测性能不好。提出一种基于窄带信号频谱偏移修正的正态谐振网络病毒连续攻击下的重叠检测算法。采用链重叠检测和向量化运算模拟正态谐振网络病毒的攻击特征和相关性质,实现对病毒的检测,通过Langevin方程描述,正态谐振网络的病毒连续攻击表现为一种双稳态非线性驱动多频共振模型,采用窄带信号频谱偏移修正方法,计算得到病毒节点连接概率以及个体的感染率,提高检测性能。仿真结果表明,该算法对病毒传播有较好的抑制性,提高了对网络病毒连续攻击下的检测性能和重叠检测能力。 相似文献
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《科技通报》2017,(1)
有效防御病毒对工控系统的入侵是目前工控安全研究的难点问题。为了提高工控系统入侵检测的准确率,本文设计提出了一种主成分分析(PCA)与PSO-SVM相结合的工控入侵检测方法。针对工业控制系统网络数据高维的特性,该方法利用PCA对采集的网络入侵数据进行数据降维与特征提取,支持向量机(SVM)入侵检测的性能主要取决于核函数参数取值的优劣,采用粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优化,以获得最优的SVM工业控制系统入侵检测模型。采用密西西比州立大学关键基础设施保护中心最新提出的工控标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法在攻击检测与攻击类型识别方面均有较高的查准率,提高了工业控制系统的安全性能。 相似文献
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为研究使用混沌分析的方法检测大型Web数据库的异常入侵特征新型问题,提出使用递归图分析的混沌特征分析方法检测Web数据库异常入侵。使用平均互信息算法和虚假最近邻点算法求取Web数据库信息流相空间重构的关键参数,使用递归图分析方法分析了各类异常入侵信号下真实Web数据库的检测。仿真结果表明平均互信息算法和虚假最近邻点算法能有效应用于对Web数据库信息流异常信号入侵检测的相空间重构中。递归图混沌分析的方法能有效检测出各类异常入侵特征,递归图中有规则图案,表明入侵信号和Web数据库信息流具有确定性成分存在,能对之实现有效检测和防御,研究结果证明检测算法能有效应用于网络数据安全检测实践。 相似文献
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路由交换数据在线时间复杂度根本上制约Web服务器跨站脚本链路漏洞检测性能,影响网络安全,传统的链路漏洞检测算法采用链路信息流自相关波束形成算法,当交换数据出现动态污点时,漏洞检测效果不好。提出一种基于路由交换数据在线时间复杂度预测的链路漏洞检测算法,基于污点数据传播模型,进行漏洞对象分布式阵元域分析,采用路由交换数据的在线时间预测,对动态污点数据在传播全程标记、监控,HTML页面中的链路漏洞信息流通过旋转矢量特征约束处理,对漏洞网页进行爬取分析,最后构建模型DOM-XSScaner模型实现链路漏洞检测。实验结果表明,采用该算法实现对预测链路安全分析和漏洞检测,检测效率具有较大的提高,准确性、覆盖率有所改进,在信息安全中有较高应用价值。 相似文献
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为了能够及时检测出计算机网络系统中的入侵行为,提高网络系统的安全性,文章在BP对神经网络算法以及生物免疫算法分析后,提出了一种基于免疫-BP神经网络算法的入侵检测技术。利用免疫算法,对网络数据集进行特征提取、预处理后,再通过神经网络算法检测识别入侵者。这种检测技术可有效提高入侵检测的有效性、准确性,并且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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采用网络协议爬虫方法对Web网页跨站脚本的动态污点Bug进行检测和数据补齐,根本上保证Web安全。传统方法采用主成分分析和驱动爬虫方法进行Bug数据补齐,当用户提交的数据没有经过严格的过滤和验证的时,Bug漏洞不能得到有效检测。提出一种基于向量空间动态污点传播模型的Web协议爬虫算法,实现对动态污点Bug检测与数据补齐,构建向量空间模型,计算Bug数据和漏洞检测中的模糊关系的隶属度,提取动态污点Bug数据模态特征进行网络爬虫,优化对动态污点数据的检测性能。仿真实验结果表明,该算法能提高数据补齐的准确性,聚类性好,收敛性提高,保证了系统安全防御的实时性,在Web程序安全设计中应用前景广阔。 相似文献
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提出一种基于P2P网络病毒特征跟踪的P2P网络入侵检测方法,通过采集网络中的病毒文件的特有特征,以及一定的关联性,运用遗传算法优化BP神经网络进行关联特征的的学习,捕捉P2P网络入侵数据的非线性规律,并通过网络入侵KDD CUP 99数据集对该算法进行验证性实验,结果表明,相对于其它网络入侵检测方法,该方法学习速度快,检测正确率高、漏报率与误报率低,是一种高效、实时、好的网络入侵检测方法。 相似文献
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在对波段性网络入侵差异化特征进行提取的过程中,会出现入侵差异化特征伪装程度逐渐升高的情况,导致传统的基于敏感性数据挖掘的波段性网络入侵差异化特征提取方法,由于不能有效区分入侵特征与正常特征,无法有效实现波段性网络入侵差异化特征的有效提取,提出一种基于支持向量机的波段性网络入侵差异化特征提取模型,获取不确定入侵中波段性网络节点的差异化特征以及入侵节点,给出两种不确定入侵中波段性网络节点的差异化特征训练数据样本集,通过非线性映射将数据样本集从原空间映射到高维特征空间中,得到高维特征空间中最优线性分类面,采用支持向量机求解该分类面的优化解,使用网格搜索法,通过调整错分惩罚因子与核宽度,分别训练不同的支持向量机,获取泛化能力最强的参数组合,完成入侵中波段性网络节点的差异化特征所对应的数据集的核参数优化和分类,实现波段性网络入侵节点的差异化特征的有效提取。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性及有效性。 相似文献
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通过对网络病毒感染下振荡攻击数据混淆分离,实现对网络病毒攻击数据的特征定位和提取,有效检测网络病毒数据。传统方法中对网络病毒感染下的振荡攻击数据的检测和分离方法使用行为特征分析和卡尔曼滤波方法,算法受到数据振荡和线性特征干扰的影响,检测性能不好。提出一种基于双线性本征波匹配的振荡攻击数据混淆分离算法,构建网络病毒感染振动攻击模型,提取攻击数据的信号模型特征,根据调解病毒样本序列的线性化程度,确定双线性本征陷波器频率参数和带宽参数,实现对信号的滤波,进而实现混淆分离算法的改进。仿真结果表明,该算法设计的滤波器进行振荡攻击数据的混淆分离,具有较好的抗噪能力和干扰抑制能力,对网络病毒攻击数据的混淆分离均方根误差较小,对病毒感染下的振荡攻击信号的检测性能较高,展示了其优越性能。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在分布式社交网络中,产生Biclique攻击信号,需要对其进行攻击延迟容忍设计,提高对病毒攻击的检测和容忍性能。传统方法中采用基于攻击信号方向性聚类延迟容忍算法,当传播路径具有发散性时,检测性能不好。提出一种基于Biclique攻击信号方向性空间搜索属性特征分解的攻击延迟容忍算法。把数据主特征建模和特征提取分类与缺省副本创建处理同步进行,得到更小的响应时间,实现攻击延迟容忍,得到基于Biclique攻击信号方向性空间搜索属性特征分解结果,进行Biclique攻击信号检测,提高对攻击信号延迟容忍性能和检测性能,仿真结果表明,采用该算进行分布式社交网络中Bi-clique攻击检测,检测性能提高34.5%,算法能有效保证分布式社交网络的安全性和对病毒攻击信号的容忍性。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
随着计算机技术的飞速发展与计算机网络的广泛应用,网络的安全性逐步成为人们关注的焦点。现阶段的网络入侵检测方法难以识别含有入侵特征小信号的网络入侵检测,检测方法自适性能力差,导致网络入侵检测漏警误警率高。为了提高网络安全,提出基于优化粒子群算法的网络入侵小信号检测模型。通过粒子间的相互协作优化聚类含有入侵特征的信号数据,通过极化阵列计算定位分离小信号,建立小信号过滤模型找寻提取带有入侵特征的小信号。仿真实验表明,优化粒子群算法的网络入侵小信号检测模型,提高了网络入侵检测的自适用性,在网络入侵信号受环境因素干扰的情况下,能够准确的检测出带有入侵特征小信号的网络入侵行为。有效的提高了网络检测的正确率,加快了网络入侵的检测速度。 相似文献
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网络入侵信号表现为一种多频非线性微弱信号,传统的随机共振检测方法受弱信号幅度和临界阈值约束,检测性能受限。提出一种采用随机共振概率密度特征确定信号检测临界阈值的方法,建立网络入侵信号自适应随机共振检测系统,把多频网络入侵信号采用EMD分解的方法分解为高频和低频信号两部分,使每个频段满足随机共振条件。采用相轨迹过零周期数相变判别算法提取随机共振概率密度特征,确定检测系统的临界阈值,实现对入侵信号的准确判别和检测。仿真实验表明,采用该算法进行网络入侵信号检测,能有效检测出多频非线性微弱入侵信号,检测概率具有明显提高,漏检和误报概率降低。 相似文献