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智慧校園背景下的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題與對(duì)策[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

發(fā)表于：4/29/2022 2:16:00 PM

一種基于Simhash算法的重復(fù)域名數(shù)據(jù)去重方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

隨著數(shù)字科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各領(lǐng)域需要傳輸和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量急劇上升。然而傳輸和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中重復(fù)數(shù)量占據(jù)了很大的比例，這不僅會(huì)增加使用數(shù)據(jù)的成本，也會(huì)影響處理數(shù)據(jù)的效率。域名是一種存儲(chǔ)量大而且對(duì)處理速率有極高要求的數(shù)據(jù)，為了節(jié)約域名解析系統(tǒng)的存儲(chǔ)成本，提高傳輸效率，本文在原有數(shù)據(jù)去重技術(shù)的基礎(chǔ)上，引入了Simhash算法，結(jié)合域名數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征，改進(jìn)數(shù)據(jù)分詞和指紋值計(jì)算方式，提出了一種基于Simhash算法的重復(fù)域名數(shù)據(jù)去重方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)去重技術(shù)，該方法對(duì)刪除重復(fù)域名數(shù)據(jù)效率更高，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：4/29/2022 2:01:00 PM

基于OpenStack云平臺(tái)的Docker容器安全監(jiān)測(cè)方法研究[其他][其他]

隨著虛擬化技術(shù)和容器技術(shù)的興起，容器安全問(wèn)題引起了社會(huì)和企業(yè)的廣泛重視。針對(duì)傳統(tǒng)的監(jiān)控方式對(duì)Docker容器信息監(jiān)控不全面、易產(chǎn)生監(jiān)控黑洞等問(wèn)題，提出一種針對(duì)OpenStack云平臺(tái)下的Docker容器安全監(jiān)測(cè)方法，該方法針對(duì)性強(qiáng)，資源占用率小，除了實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)功能外，通過(guò)采用Logistic-ARMA預(yù)警模型和BERT序列標(biāo)注，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)DoS攻擊、容器逃逸等惡意攻擊的有效監(jiān)測(cè)，且根據(jù)容器規(guī)模不同可實(shí)現(xiàn)自定義的預(yù)警功能。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在大規(guī)模容器網(wǎng)絡(luò)中威脅預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)85%以上。

發(fā)表于：4/29/2022 1:55:00 PM

基于LSTM的DNS隱蔽信道檢測(cè)方法[其他][其他]

DNS濫用已成為網(wǎng)絡(luò)空間安全治理中面臨的最具挑戰(zhàn)性的威脅之一。針對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)方法多以DNS請(qǐng)求流量為研究對(duì)象，忽略了響應(yīng)流量特征的問(wèn)題，提出一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long-Short Term Memory，LSTM)的DNS隱蔽信道檢測(cè)方法。綜合分析請(qǐng)求與響應(yīng)流量特征，提取響應(yīng)流量中時(shí)間戳、TTL、響應(yīng)分組長(zhǎng)度等特征點(diǎn)，并構(gòu)建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在準(zhǔn)確率、F1評(píng)分等指標(biāo)方面取得了良好的結(jié)果，較現(xiàn)有方法有顯著提高。

發(fā)表于：4/29/2022 1:46:00 PM

電力大數(shù)據(jù)密態(tài)多源協(xié)同安全應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

重點(diǎn)介紹了電力大數(shù)據(jù)在應(yīng)用過(guò)程中存在的主要問(wèn)題，并結(jié)合身份認(rèn)證、外包計(jì)算、全同態(tài)加密等新興技術(shù)，給出了電力大數(shù)據(jù)密態(tài)多源協(xié)同安全框架，該框架可以讓電力大數(shù)據(jù)安全地流通并實(shí)現(xiàn)外包計(jì)算，從而構(gòu)建一個(gè)安全的計(jì)算環(huán)境。隨后提出的多方協(xié)作安全可信環(huán)境體系可完成身份認(rèn)證，提高安全性的同時(shí)簡(jiǎn)化身份認(rèn)證流程，提出的電力大數(shù)據(jù)密態(tài)安全計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)可以提高同態(tài)加密的運(yùn)算效率，并提升安全性，同時(shí)將該兩技術(shù)進(jìn)行結(jié)合提出了外包計(jì)算密碼技術(shù)框架及其工作流程。最后通過(guò)與常用的同態(tài)加密庫(kù)SEAL進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了所提出的以“同態(tài)構(gòu)型”加密算法為核心的密態(tài)多源協(xié)同安全應(yīng)用框架具有運(yùn)行效率高、擴(kuò)展性好的特點(diǎn)，適用于大數(shù)據(jù)的安全外包計(jì)算等場(chǎng)景中。

發(fā)表于：4/29/2022 1:42:00 PM

工業(yè)數(shù)據(jù)安全治理探索[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著工業(yè)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程不斷加快，工業(yè)數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素，其重要性在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中逐漸凸顯，但如何確保工業(yè)數(shù)據(jù)在機(jī)密性、完整性、可用性的基礎(chǔ)上釋放潛在價(jià)值，是工業(yè)企業(yè)面臨的一大難題。提出一套集管理、技術(shù)、運(yùn)營(yíng)為一體的治理思路，融合DSMM成熟度模型理論，圍繞數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理、分享、銷毀等全生命周期，分別從數(shù)據(jù)安全管理能力、數(shù)據(jù)安全技術(shù)能力以及數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)能力等方面進(jìn)行全面治理，并通過(guò)“知”“識(shí)”“控”“察”“行”5個(gè)步驟，將工業(yè)數(shù)據(jù)安全落地，釋放潛在價(jià)值，為今后工業(yè)數(shù)據(jù)安全治理提供理論參考依據(jù)。

發(fā)表于：4/29/2022 1:38:00 PM

機(jī)車遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷應(yīng)用研究[其他][其他]

通過(guò)分析機(jī)車遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和故障診斷的現(xiàn)狀，結(jié)合機(jī)車專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，以出口機(jī)車的遠(yuǎn)程運(yùn)維作為研究對(duì)象，分析機(jī)車遠(yuǎn)程運(yùn)維的需求，重點(diǎn)介紹車載終端裝置、多通道融合的數(shù)據(jù)傳輸，利用專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)與故障處理知識(shí)庫(kù)，構(gòu)建面向機(jī)車遠(yuǎn)程運(yùn)維的預(yù)測(cè)與健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)平臺(tái)，進(jìn)行機(jī)車遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)及故障診斷應(yīng)用。

發(fā)表于：4/29/2022 1:33:00 PM

汽車CAN總線入侵檢測(cè)算法性能模糊測(cè)試方法研究[其他][其他]

針對(duì)目前汽車CAN總線入侵檢測(cè)算法性能模糊測(cè)試方法因測(cè)試用例覆蓋率低、針對(duì)性差而導(dǎo)致的測(cè)試結(jié)果可信度不高的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的汽車CAN總線入侵檢測(cè)算法性能模糊測(cè)試方法。針對(duì)是否已知CAN總線協(xié)議規(guī)范的情況分別基于字段權(quán)重和改進(jìn)Wasserstein生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(WGAN-GP)生成模糊測(cè)試用例，對(duì)KNN算法和AdaBoost算法進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，AdaBoost算法的檢測(cè)性能優(yōu)于KNN算法。試驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的測(cè)試方法用于測(cè)試入侵檢測(cè)算法的性能能夠得到可信度較高的試驗(yàn)結(jié)果，達(dá)到了為汽車CAN總線入侵檢測(cè)算法的選用提供參考依據(jù)的目的。

發(fā)表于：4/28/2022 5:55:00 PM

工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)治理研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造的核心,然而工業(yè)數(shù)據(jù)治理面臨數(shù)據(jù)資源不豐富、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題。結(jié)合工業(yè)數(shù)據(jù)的隔離性、多模態(tài)、強(qiáng)關(guān)聯(lián)以及高通量等特點(diǎn)，搭建了一套面向工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)治理體系，充分利用人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，打通工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)鏈條，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合共享，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，以滿足智能化生產(chǎn)過(guò)程管控需求，并為此提供高效的分析決策支持。通過(guò)數(shù)據(jù)治理應(yīng)用實(shí)踐案例，全方位體現(xiàn)數(shù)據(jù)治理對(duì)工業(yè)智能化和數(shù)字化的促進(jìn)作用，為工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支持。

發(fā)表于：4/28/2022 5:40:00 PM

基于攻擊異常特征的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)修復(fù)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際運(yùn)行中面臨著功能失效因素不斷增多、信息威脅加速滲透、攻擊手段復(fù)雜多樣等問(wèn)題，考慮到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)受到的攻擊異常特征，提出了一種基于攻擊異常特征的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)修復(fù)方法。該方法通過(guò)將受損網(wǎng)絡(luò)中正常節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社團(tuán)劃分，并根據(jù)攻擊異常特征在每個(gè)社團(tuán)中選取相應(yīng)的代表節(jié)點(diǎn)后，在這些代表節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)建新的連接。仿真結(jié)果表明，該方法能夠有效恢復(fù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和功能，為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供理論方法

發(fā)表于：4/28/2022 5:26:00 PM