检索结果-内蒙古大学图书馆

警戒线 2021年第7期 113-114页

作者：左苗陈晓军左昕国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心，安徽　合肥　230041 国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心，安徽　合肥　230041 国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心，安徽　合肥　230041

随着国家对各行各业扶持力度的加大，健康自由的互联网环境对企业的发展越来越重要，是企业持续稳定发展的依靠。对网络系统展开渗透测试，是保障互联网系统安全性的重要手段，它区别于传统等级保护测试，可以有效解决测试效率低下等问... 详细信息

随着国家对各行各业扶持力度的加大，健康自由的互联网环境对企业的发展越来越重要，是企业持续稳定发展的依靠。对网络系统展开渗透测试，是保障互联网系统安全性的重要手段，它区别于传统等级保护测试，可以有效解决测试效率低下等问题，并且可以通过自动设备来实现操作，节省了人力资源。鉴于此，本文将展开关于渗透测试在网络安全等级保护测评中的应用探讨，希望能为维护网络系统应用的安全性和可靠性提供有益的建议。

关键词：网络安全渗透测试应用探讨

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基于LVM 的系统扩容技术研究

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电脑知识与技术 2021年第9期17卷 43-45页

作者：魏培国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心安徽合肥230041

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警... 详细信息

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。

关键词： LVM(逻辑卷) 物理卷(PV) 卷组(VG) 逻辑卷(LV) 扩容

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利用系统动力学理论探究大数据监管作用机理

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信息通信技术与政策 2019年第10期 76-81页

作者：刘扬国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心

大数据目前已被世界各国广泛应用,正逐渐成为现代生活的必要基础设施。然而,大数据的滥用越来越严重。本研究建立系统动力学模型,分析大数据监管的作用机理,并将模型在反电信网络诈骗系统中进行了实证检验。研究结果表明,用户自监管是... 详细信息

大数据目前已被世界各国广泛应用,正逐渐成为现代生活的必要基础设施。然而,大数据的滥用越来越严重。本研究建立系统动力学模型,分析大数据监管的作用机理,并将模型在反电信网络诈骗系统中进行了实证检验。研究结果表明,用户自监管是解决监管问题的症状解而系统监管是基础解。此外,系统覆盖率、行为变异率和转移成本是解决监管问题的间接影响因素,其中系统覆盖率为积极因素而行为变异率、转移成本为消极因素。本研究探索了将系统动力学和大数据监管相结合的创新途径,发现了分析大数据监管作用机理的有效方法。

关键词：大数据监管系统动力学用户自监管系统监管转移成本

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基于大数据和人工智能的企业内网安全检测方法分析

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信息技术与信息化 2018年第8期 112-114页

作者：王月领国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心安徽合肥230041

随着企业的网络和业务系统越来越开放与多样化,企业内网所面临的安全威胁也越来越严峻。而传统的安全设备由于检测维度少,规则更新慢等原因无法应对新的安全威胁。本文提出了一种基于大数据和人工智能的企业内网安全分析的方法,通过对... 详细信息

随着企业的网络和业务系统越来越开放与多样化,企业内网所面临的安全威胁也越来越严峻。而传统的安全设备由于检测维度少,规则更新慢等原因无法应对新的安全威胁。本文提出了一种基于大数据和人工智能的企业内网安全分析的方法,通过对网络数据和安全设备日志等数据的自学习、告警关联,并结合专家知识,可以有效检测新的安全威胁。同时,该方案可以针对具体的设备和用户进行细粒度的分析,给出更加细致的安全告警。

关键词：内网安全机器学习用户实体行为分析

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网络加密流量识别的趋势研究

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信息技术与信息化 2022年第8期 170-173页

作者：姚浩浩陈晓军王月领严曲雅左苗国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心安徽合肥230041

网络技术的快速发展也伴随着恶意加密流量不断挑战着安全稳定的网络环境。准确把握加密流量的研究方向有利于精确定位恶意流量问题,及时维护网络安全。首先通过词频分析方法,提取分析了近些年来网络流量识别的热点关键词及文献发表趋势... 详细信息

网络技术的快速发展也伴随着恶意加密流量不断挑战着安全稳定的网络环境。准确把握加密流量的研究方向有利于精确定位恶意流量问题,及时维护网络安全。首先通过词频分析方法,提取分析了近些年来网络流量识别的热点关键词及文献发表趋势,接着阐述了网络流量识别的相关热点理论研究方法,然后对比分析了传统流量识别方法与基于机器学习方法的差异与优缺点,最后对网络加密流量识别的趋势进行了总结与展望。为进一步研究网络流量的识别的学者提供借鉴与参考。

关键词：网络流量识别加密流量词频分析识别方法

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项目风险管理在信息系统集成项目中的应用

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电脑知识与技术 2021年第21期17卷 69-70,80页

作者：陈晓军左苗王月领姚浩浩张可国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心安徽合肥230041

该文结合网络安全保障信息系统集成的实践案例,分析探讨信息系统项目风险管理的应用。根据项目实际情况选择科学的工具和技术,做好风险管理各过程工作,以降低项目实施过程中风险不利影响,提升项目交付质量。

关键词：信息系统集成项目管理风险管理

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基于DNS日志的恶意域名态势预警研究

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信息技术与信息化 2021年第7期 99-101页

作者：陈晓军姚浩浩王月领左苗国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心安徽合肥230041

针对互联网中恶意域名攻击事件频发,缺乏对恶意域名的有效检测、分析并形成网络态势研判及预警。通过分析DNS日志挖掘信息,在传统黑名单检测的基础上,采用基于LSTM(长短期记忆)神经网络的方法来识别DGA恶意域名,并通过大量域名数据对模... 详细信息

针对互联网中恶意域名攻击事件频发,缺乏对恶意域名的有效检测、分析并形成网络态势研判及预警。通过分析DNS日志挖掘信息,在传统黑名单检测的基础上,采用基于LSTM(长短期记忆)神经网络的方法来识别DGA恶意域名,并通过大量域名数据对模型进行训练优化,检测网络中存在的APT攻击、网络钓鱼和木马等恶意攻击事件。结果表明:与传统方法相比更加实时、高效、准确,进而快速分析网络态势情况,做到及时预警。

关键词： DNS日志预警信息网络安全态势感知

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网络扫描维护网络信息安全

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中国信息界 2021年第1期 90-91页

作者：左苗国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心

随着互联网信息技术的飞速发展,政府部门、大中型企业以及医院等单位对网络信息系统的依赖逐渐加深。网络信息系统的安全性十分重要,一旦出现信息丢失和信息泄露等问题,会为人们和企业的生产生活带来不便与威胁。通过对网络信息系统进... 详细信息

随着互联网信息技术的飞速发展,政府部门、大中型企业以及医院等单位对网络信息系统的依赖逐渐加深。网络信息系统的安全性十分重要,一旦出现信息丢失和信息泄露等问题,会为人们和企业的生产生活带来不便与威胁。通过对网络信息系统进行信息安全评估,可以及时发现网络信息系统中存在的不安全因素,有针对性地对网络系统进行安全有效的管理。目前,网络扫描工具作为管理员维护网络信息系统安全的必不可少的工具,可以有效的维护网络信息安全。

关键词：网络信息系统网络信息安全网络扫描信息安全评估网络系统信息泄露扫描工具互联网信息技术

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关于构建网络信息安全防护体系的研究——基于数据价值视角的大数据监管系统建设的思考

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信息通信技术与政策 2019年第2期 52-56页

作者：刘扬国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心

伴随着大数据的广泛应用,各个行业都在利用大数据实现产业的升级换代,为人们带来更为美好的生活。然而在这个过程中,如何解决大数据的副产品如个人隐私泄露等问题正日益成为社会性难题。旨在保护个人隐私、规范大数据应用的大数据治理... 详细信息

伴随着大数据的广泛应用,各个行业都在利用大数据实现产业的升级换代,为人们带来更为美好的生活。然而在这个过程中,如何解决大数据的副产品如个人隐私泄露等问题正日益成为社会性难题。旨在保护个人隐私、规范大数据应用的大数据治理正在试图从源头寻找答案。但是,出于对商业利益的追逐,企业规避大数据治理的内生动力是无法根除的。这也造就了当前广泛存在的大数据滥用、黑产等问题。大数据监管已经成为监管部门在大数据时代必须肩负的责任与使命。如何开展大数据监管系统建设,以大数据监管系统为核心建立保护个人隐私的网络信息安全防护体系已是当务之急。本文梳理了新时代大数据监管工作的基本内容——数据、协议与节点,构建了基于数据价值的大数据监管模型,从工作内容上为大数据监管系统建设、网络信息安全防护体系建立提出建议。

关键词：大数据监管网络信息安全数据协议节点

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基于随机森林算法的企业非法集资风险预测

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消费电子 2021年第5期 65-65,64页

作者：彭昌国家计算机网络与信息安全管理中心安徽分中心

【目的】利用大量企业信息和机器学习算法建立企业非法集资风险预测模型,判断企业是否存在非法集资风险。【方法】本文根据企业相关信息,分别构建基于随机森林、LightGBM算法的企业非法集资风险预测模型,并对预测结果对比分析。【结果... 详细信息

【目的】利用大量企业信息和机器学习算法建立企业非法集资风险预测模型,判断企业是否存在非法集资风险。【方法】本文根据企业相关信息,分别构建基于随机森林、LightGBM算法的企业非法集资风险预测模型,并对预测结果对比分析。【结果】实验结果表明,基于随机森林算法构建的企业非法集资风险预测模型得到的Fl-score指标较高。【局限】模型参数需要进一步优化。【结论】基于随机森林算法构建的企业非法集资风险预测模型能有效预测企业是否存在非法集资风险,有助于防范非法集资和维护金融环境。

关键词：机器学习非法集资随机森林 LightGBM

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