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针对计算机网络具有联结形式多样性、终端分布不均匀性和网络的开放性、互连性等特征,致使网络易受黑客、恶意软件和其他不轨的攻击的安全和保密问题,我们提出了一些网络信息安全防护的方法和策略。 相似文献
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文章针对计算机网络具有联结形式多样性、终端分布不均匀性和网络的开放性、互连性等特征,致使网络易受黑客、怪客、恶意软件和其他不轨的攻击的安全和保密问题,归纳并提出了一些网络信息安全防护的方法和策略。 相似文献
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要保护好自己的网络不受攻击,就必须对攻击方法、攻击原理、攻击过程有深入的、详细的了解,只有这样才能更有效、更具有针对性的进行主动防护。下面就对攻击方法的特征进行分析,来研究如何对攻击行为进行检测与防御。 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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对网络攻击信号进行盲分离,实现对攻击信号的准确有效检测。传统的网络攻击信号检测算法使用时频分析方法,提取非平稳群攻击信号的时频特征,实现信号检测,但算法把网络入侵检测正确率作为约束目标函数进行同步最优特征子集求解,复杂度较高,提出一种引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法。采用时频分析Viterbi算法,得到信号谱的平均频率等于瞬时频率的时间平均,根据合同变换矩阵,对攻击信号进行离散数据解析化处理,构建网络攻击信号的解析模型,得到网络统计信号在多复变边界条件下的时频特征,实现盲分离算法改进。仿真实验表明,该算法能有效实现对网络攻击信号的盲分离,盲分离结果能准确反映网络攻击信号的内部特征,提高了对网络攻击信号的检测能力,对攻击信号的检测性能有所提高,保证了网络安全。 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》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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降质服务RoQ作为一种新型攻击方式,比传统的拒绝服务DoS攻击隐蔽性更强,传统检测方法难以实现高效定位检测攻击源。为快速准确地将攻击流分离检测,提出一种采用负熵作为目标函数,基于自相关成分分析的攻击流特征检测算法。建立自相关成分分析和RoQ攻击流特征盲源分离算法盲源分离数学模型,采用负熵目标函数,通过自适应调整分离系数,最终达到快速分离源信号的目的,实现了对RoQ攻击流特征分离和准确定,最后进行系统流程设计。实验对比表明,算法能很准确地实现攻击信号与合法信号的分离检测,攻击特征检测概率远高于传统算法的检测概率,检测性能具有明显提高。在计算机网络安全防护领域特别是对RoQ类攻击方面有很好的应用价值。 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)
ipsweep攻击信号广泛存在于复杂进化网络系统中,对其实现自校正分离,进行攻击信号准确检测。传统算法采用PSO辨别树算法进行复杂进化网络的ipsweep攻击自校正分离算法设计,存在自适应差和检测性能不好的问题。提出一种基于Dopplerlet变换匹配投影ipsweep攻击自校正分离算法。提取攻击信号传播路径的随机概率密度特征,计算自校正分离属性的信息熵的预测值,提取信号在Dopplerle空间中相干点积功率累积尺度坐标,得到ipsweep攻击信号的自校正分离模型改进设计。仿真结果表明,该算法能有效提高对ipsweep攻击信号检测性能,传统算法的检测概率为63%,而该算法的检测概率为92%,检测性能提升明显,且能有效实现对ipsweep攻击信号Dopplerle空间谱检测。 相似文献
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提出一种检测与防御的路由器架构,即在服务器与外界输入之间放置具有检测与过滤功能的路由器以防范攻击。检测中,运用报文差检测算法,对网络中当前数据流量进行监测与分析,实现攻击检测。防御中,将路由器作为外界与服务器之间的TCP握手代理,通过对网络中TCP数据包进行分析筛选保证服务器的正常工作。 相似文献
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入侵检测是网络安全体系中不可或缺的重要组成部分.为了检测网络内部攻击的滥用行为,提出使用改进型C4.5算法并适当进行分层和子集划分的方法对网络进行入侵检测.在实时网络环境中构建决策树,生成有效规则和完成分类过程.实验结果表明,该系统对拒绝服务攻击有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力.且算法生成的规则集速度快.易理解.最后给出结论和网络入侵检测系统未来研究热点问题. 相似文献
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对网络攻击信号检测中,需要对网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计,提高攻击信号检测性能。传统方法采用伪随机时频跳变的信息容量估计方法实现阈值估计和攻击信号检测,当攻击信号为非线性谐振信号时,检测性能不好。提出一种改进的网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计算法。构建多路复用器输入输出网络威胁态势预测算法,通过病毒信息特征预处理为免疫性分析提供信息特征数据基础。得到网络跳变向量和观测向量的标准正态阈值,将网络接收端和发送端数据的信息熵作为信道传递向量函数,在人工免疫进化过程中实现对免疫节点的抗体的虚警概率阈值估计,提高网络攻击信号的检测性能,降低网络威胁态势抗体虚警概率。仿真实验得出,该算法得到的估计结果精确,有效提高了攻击信号的检测性能,确保网络安全。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在网络持续波动攻击中出现一种小扰动信号,由于该类攻击信号的振幅不大,常规的检测算法难以有效定位检测,无法保证网络安全。提出一种基于小扰动多普勒扩散参量估计的网络波动入侵源定位检测算法。首先进行网络攻击模型构建,分析网络攻击信号的小扰动振幅特性,由于高阶累积量对噪声有盲分离作用,利用高阶累积量切片对小扰动入侵信号的能量聚集和噪声抑制特性,引入高阶累积量后置处理算子,进行小扰动入侵源定位聚焦,采用DOA参量估计算法进行网络攻击信号的多普勒扩散参量估计,实现对小扰动入侵源定位和检测。仿真结果表明,采用该算法能有效实现了对网络波动攻击的小扰动入侵信号的准确定位和检测,分离出振幅较小入侵信号,检测准确率较传统方法高。 相似文献
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提出采用Lorenz混沌系统异步跟踪优化期望最大化高斯混合模型算法实现对低信噪比下深度伪装的网络攻击信号最优检测。通过提取待检测网络数据流参数向量和正常数据流参数向量的差值为特征,使用高斯混合模型并与期望最大化算法相结合,设计Lorenz混沌异步跟踪检测算法,对网络数据流进行建模和检测。仿真结果表明改进的检测算法能有效去除不是攻击信号的伪峰,相比Hough变化检测算法,能更加正确地检测非法攻击信号,信噪比为-15dB下,不同异步攻击中的检测概率就能达到100%,实现检测性能最优,尤其适用于信噪比极低的深度伪装网络攻击环境中对攻击信号的检测。研究成果为网络安全防御及应用具有巨大的理论参考价值。 相似文献
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对差异设备中的底层IPv6网络安全检测模块的研究中,传统网络安全检测方法在应用层对攻击进行识别和拦截,无法保证用户的数据安全,并且识别新攻击速度慢,拦截概率低。为此提出一种基于数据挖掘融合IPSec的安全检测模块,面向用户数据安全,采用K-means数据融合算法提取入侵数据特征,建立模型库,实施拦截。通过模拟多种攻击模式对提出的算法和传统算法进行性能比较,结果显示,所提算法能够在更短的时间内,提取攻击特征,建立模型库,并且在相同次数的攻击下,模块对攻击具有更高的检测概率,平均高于传统方法15%,显示了优越的检测性能。 相似文献
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周琳洁 《内蒙古科技与经济》2011,(12):40-42
针对我国网络法律法规的缺失和恶意软件泛滥的情况,对恶意软件的定义和基本特征进行了概述,通过对恶意软件现状进行调查与分析,从恶意软件的危害性和特征出发,总结出恶意软件泛滥的几个原因,并提出了一些防范恶意软件的基本方法,从而达到有效的防范恶意软件的目的。 相似文献