检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2016年第12期26卷 960-968页

作者：吴可心李正民张兆心沈英洪哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院网络与信息安全技术研究中心威海264209 国家计算机信息内容安全重点实验室(威海) 威海264209 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 中国科学院信息工程研究所北京100093

阐述了虚拟化技术是云平台实现的关键技术,虚拟化性能是衡量云平台性能的重要标准。为评测与研究云平台的虚拟化性能,建立了一种云平台虚拟化性能评测模型,并对UCloud和百度开放云平台这两个云平台的虚拟机性能及其损失、虚拟资源分配... 详细信息

阐述了虚拟化技术是云平台实现的关键技术,虚拟化性能是衡量云平台性能的重要标准。为评测与研究云平台的虚拟化性能,建立了一种云平台虚拟化性能评测模型,并对UCloud和百度开放云平台这两个云平台的虚拟机性能及其损失、虚拟资源分配和虚拟机稳定性进行了测试,并对测试结果进行了分析。结果表明,建立的评测模型可以准确地分析UCloud云平台和百度开放云平台的虚拟化性能,可以应用于其它云平台虚拟化性能的评测。

关键词：云计算云平台虚拟化性能评测模型

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僵尸网络综述

僵尸网络综述

引用

2006全国光电子与光电信息技术学术研讨会

作者：孙彦东李东哈尔滨工业大学国家计算机网络与信息内容安全重点实验室，哈尔滨 150001

僵尸网络(Bornet)是由Bot组成的可通信、可被攻击者控制的网络。Botnet对今天网络构成越来越大的威胁，由于组成Bomct的主机的数量非常庞大，由Botnct发起的攻击的破坏性非常惊人。本文介绍了Bomet的定义、所带来的危害,同时给出了应对B... 详细信息

僵尸网络(Bornet)是由Bot组成的可通信、可被攻击者控制的网络。Botnet对今天网络构成越来越大的威胁，由于组成Bomct的主机的数量非常庞大，由Botnct发起的攻击的破坏性非常惊人。本文介绍了Bomet的定义、所带来的危害,同时给出了应对Bomet的措施，最后简要地论述和分析了Botnet的变化趋势。

关键词：僵尸网络蜜罐技术网络攻击网络安全

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传感器网络中的安全问题

传感器网络中的安全问题

引用

2003中国计算机大会

作者：姚远哲方滨兴张宏莉徐晓飞国家计算机网络与信息内容安全重点实验室哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学计算机学院(哈尔滨)

目前,传感器网络研究日趋活跃,其应用领域日渐广泛,但安全问题还没有得到充分和全面考虑.本文从传感器网络所具有的特点出发,探讨了其本身的固有弱点,并从多个方面对传感器网络中的安全问题进行了阐述.通过对传感器网络安全的分类和层... 详细信息

目前,传感器网络研究日趋活跃,其应用领域日渐广泛,但安全问题还没有得到充分和全面考虑.本文从传感器网络所具有的特点出发,探讨了其本身的固有弱点,并从多个方面对传感器网络中的安全问题进行了阐述.通过对传感器网络安全的分类和层次进行划分,阐明了传感器网络的安全需求.讨论了传感器网络所面临的威胁与攻击以及应对策略,着重分析了路由攻击和拒绝服务DoS攻击.简要说明了目前传感器网络中移动代码等不同数据流类型和与之相应的安全级别划分等新问题.最后对目前面临的问题作了分析,对未来的工作重点作了展望.

关键词：传感器网络 ad hoc网络路由攻击 DoS攻击移动代码信息安全

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基于蜜罐的网络蠕虫样本捕获系统的研究

基于蜜罐的网络蠕虫样本捕获系统的研究

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2006全国光电子与光电信息技术学术研讨会

作者：董萌云晓春辛毅吴冰哈尔滨工业大学国家计算机信息内容安全重点实验室，黑龙江哈尔滨 150001 国家计算机网络与信息安全管理中心，北京 100031

每次网络蠕虫爆发都会给社会带来重大损失，传统的网络安全手段存在缺陷。蜜罐技术作为监测和信息搜集手段与传统网络安全手段的本质不同。介绍了蜜罐及蜜场的基本思想，提出了一个利用重定向技术在大规模网络中实现“分布式蜜罐映像、... 详细信息

每次网络蠕虫爆发都会给社会带来重大损失，传统的网络安全手段存在缺陷。蜜罐技术作为监测和信息搜集手段与传统网络安全手段的本质不同。介绍了蜜罐及蜜场的基本思想，提出了一个利用重定向技术在大规模网络中实现“分布式蜜罐映像、集中式蜜罐管理”的蠕虫样本捕获系统原型，该系统为早期预警、发现最新的攻击代码、蠕虫防治等方面提供了丰富的信息。

关键词：网络蠕虫蜜罐技术样本捕获系统网络安全攻击代码

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基于社会性标注的本体学习方法

基于社会性标注的本体学习方法

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2010年中国计算机大会

作者：刘凯鹏方滨兴哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心哈尔滨150001 中国科学院计算技术研究所网络重点实验室北京100190

由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基... 详细信息

由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于此模型推导出本体学习算法.首先利用集合论的方法确定标签之间的包容关系,并将其表示为标签包容关系图.在将此图转化为层次关系时,为解决包容关系的不一致性,提出一种基于随机游走的标签普遍性排序方法.最后提出一种自顶向下的凝聚式层次聚类算法来生成概念层次结构.在实际社会性标注系统中采集的数据集上进行的实验表明,与目前的代表性方法相比,文中提出的方法在性能上有明显的提高.

关键词：社会性标注本体学习包容关系随机游走凝聚式层次聚类

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基于大数据技术的网络安全分析研究

引用

现代电子技术 2022年第16期45卷 93-98页

作者：翟慧鹏尚晓凯韩龙龙郭歆莹国家计算机网络与信息安全管理中心河南分中心河南郑州450000 河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南郑州450000

网络安全分析领域的流量数据具有高维性、复杂性、大规模性等特点,导致对其进行准确分析较为困难,从而也难以发现存在的网络攻击和异常流量。为了精确分析网络数据并提高网络自动化检测的防御程度,文中提出一种基于大数据技术的网络安... 详细信息

网络安全分析领域的流量数据具有高维性、复杂性、大规模性等特点,导致对其进行准确分析较为困难,从而也难以发现存在的网络攻击和异常流量。为了精确分析网络数据并提高网络自动化检测的防御程度,文中提出一种基于大数据技术的网络安全分析算法。首先,基于Spark平台在线检测大部分的网络攻击和异常流量数据,通过Pearson系数线性相关性分析法过滤部分特征以提高检测速度,利用计算决策树相似度方法优化的随机森林模型实现异常流量数据在线检测,为网络低延时实时监控提供保障;然后,将难以判断的复杂网络流量存储到分布式文件系统(HDFS)的Hadoop数据仓库,使用Hive查询离线分析数据来检测网络的异常活动,从而有效地发现在线分析系统难以发现的网络攻击;最后,通过离线分析算法的更新及时拦截新型网络攻击,并将其反馈到在线分析系统中以提高在线分析精度。实验结果表明,文中算法能够实现网络流量的有效检测并提升检测的效率,可为网络自动化检测和防御提供可行的配置流程。

关键词：网络流量大数据技术网络攻击机器学习线性相关自动化检测流量分析

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