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网络与信息安全
作者:
沈敏
介绍:
网络信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。它主要是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护,不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露,系统连续可靠正常地运行,网络服务不中断。
主题:
网络信息安全
网络与信息安全
计算机网络信息安全
网络安全
网络安全模型
网络安全性
信息安全
文献总量:
169534
篇
期刊文献:
150479
篇
学位论文:
15690
篇
图书:
2133
篇
标准:
1232
篇
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基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法
通过对已有网络安全态势评估方法的分析与比较,发现其无法准确反映网络攻击行为逐渐呈现出的大规模、协同、多阶段等特点,因此提出了一种基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法。首先,对网络中的报警数据进行因果分析,识别出攻击意图与当前的攻击阶段;然后,以攻击阶段为要素进行态势评估;最后,构建攻击阶段状态转移图(STG),结合主机的漏洞与配置信息,实现对网络安全态势的预测。通过网络实例对所提出的网络安全态势评估模型验证表明,随着攻击阶段的不断深入,其网络安全态势值也随之增大,能够更加准确地反映攻击实情;且在态势预测中无需对历史序列进行训练,具有更高的预测效率。
基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法_王坤(557KB)
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基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法
针对当前网络安全时变性、非线性、预测评估难的现状,提出一种基于和声搜索算法和相关向量机(HSRVM)的网络安全态势预测方法,以弥补现有预测方法在预测精度方面的不足。在预测过程中,首先对网络安全态势样本集进行归一化处理和相空间重构;然后,通过利用和声搜索(HS)算法搜索相关向量机(RVM)最优的超参数,以得到预测精度和速度都得到提升的网络安全态势预测模型;最后,采用Wilcoxon符号秩检验验证模型预测性能之间的差异性。仿真实例表明,所提预测方法的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.495 75和0.020 96,预测性能优于改进和声搜索(IHS)算法优化的正则极速学习机(RELM)预测模型和PSO算法优化的支持向量机回归(PSO-SVR)模型,Wilcoxon符号秩检验结果显示预测性能之间具有显著的差异性。所提预测方法能够较为精确描述网络安全态势变化规律,有利于网络管理者及时掌握网络安全态势变化趋势。
基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法_李洁(421KB)
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