基于移动端虚假无线AP的钓鱼攻击及预防的软件研发

文章介绍了一种利用虚假无线AP的钓鱼攻击方法,攻击者可容易地架设伪接入点,诱骗用户连接进而窃取用户信息或对连接用户发动主动攻击。为了预防移动端也受到此类虚假无线AP钓鱼攻击,文章开发了一款用在移动端检测连接Wi Fi是否安全的软件,对连接的Wi Fi进行检测,可有效防止钓鱼攻击,保护个人信息安全。     

面向移动数据安全检测的文本分类算法比较研究

随着移动互联网的普及和发展,移动终端越来越多的承载着互联网的应用和服务,安全问题日益严峻,移动数据安全检测具有重要的意义。文本分类作为一种自动化的数据挖掘技术,应用于移动数据安全检测可以在应用层实现对安全威胁的有效分类检测,具有自动化、高效、跨平台等诸多优势。文章对主流的文本分类算法进行了研究分析,并基于文本分类的思想和移动数据的结构特点,建立了移动数据安全分类模型框架。最后,通过实验进行了文本分类算法的分类效果比较,对今后移动数据安全检测研究中分类算法的选取具有一定的研究和应用指导价值。     

基于平衡生成对抗网络的海洋气象传感网入侵检测研究

针对海洋气象传感网（MMSN）环境下海洋移动终端资源受限和网络流量不平衡导致网络入侵难以被准确检测的问题，提出了一种基于移动边缘计算的MMSN物理架构和一种基于平衡生成对抗网络的入侵检测模型。首先，利用改进的平衡生成对抗网络对不平衡数据进行数据增强。其次，利用基于分组卷积的轻量级网络对入侵数据进行分类。最后，通过计算机仿真证明了所提模型较传统数据增强模型具有更高识别各类攻击的能力，尤其是针对MMSN的少数类样本攻击。     

基于视频监控的发射台安防系统研究

针对发射台数量的不断增多,难以利用人工全天候监管发射台机房的问题,提出一种基于视频监控的发射台安防系统,该系统利用嵌入式开发技术和图像处理技术,对机房内部信息进行视频监控;针对发射台机房内部背景相对稳定,若实时采集视频数据会造成大量冗余数据的存储,为减少数据量,提出一种移动目标检测算法,当检测到存在异物或移动物体时进行目标跟踪并存储视频数据。设计嵌入式系统,搭建硬件和软件平台,进行算法的移植。为验证本文系统的有效性,设计实验验证检测结果和统计存储的视频数据量,结果表明,本系统的检测结果较好,错误检测情况较少,并且具有较强的鲁棒性,能够大幅减少数据存储量。     

大数据驱动的红外移动目标检测

为了精准检测移动目标，提出一种大数据驱动的红外移动目标检测方法。采取空间滤波法预处理红外图像，抑制红外图像背景、增强图像内移动目标边缘，采用Seletive Search策略，通过区域划分算法划分预处理后红外图像为若干块小区域，提取若干个红外移动目标候选区域；为避免相邻红外移动目标候选区域图像间存在帧间差异及虚警，影响移动目标中心位置检测效果，提取移动目标候选区域的灰度特征，并结合运动特征建立加权融合特征，精准定位移动目标候选区域，将移动目标候选区域输入卷积神经网络，网络输出结果即为检测到红外移动目标，利用损失函数判定该目标是否为真实移动目标。实验研究表明：所提方法能够精准定位红外移动目标候选区域，检测出红外移动目标，检测性能较好，拥有较强的收敛性。     

基于网络流量预测模型的CFAR入侵检测方法研究

论文提出了一种基于网络流量预测模型的CFAR入侵检测系统。采用AR模型对网络流量进行预测,并运用雷达信号处理中的恒误警CFAR技术,选取检测阀值以判定是否存在入侵信号。利用林肯实验室DARPA数据对系统进千亍试验,通过对不同的CFAR检测进行比较分析,最后提出三种CFAR联合检测,使得系统具有更高的检测率和更低的误警率。     

基于光度数据的多域光网络异常信息检测方法研究

当前大部分异常信息检测方法均存在依赖异常信息特征,从被检测目标发现攻击行为的弊端,不适于多域光网络异常信息检测,为此,提出一种基于光度数据的多域光网络异常信息检测方法。设计了光度数据采集平台结构,通过单片双通道高速流水线式A/D转换器完成对光度数据的实时采集。针对采集的光度数据,利用时间间隔步隆过滤器,通过二维步隆过滤器对存储的开始时间与结束时间进行分别保存,检测与哈希值相应的过滤单元中开始至结束时间范围内是否有相交时间,删除冗余数据。完成对光度数据的处理后,利用计算获取滑动窗口信息熵序列,求出滑动窗口中光度数据异常概率以及信息熵异常概率,依据联合异常概率判断是否存在异常信息。实验结果表明,所提方法检测准确率高。     

应用于移动作业系统的安全检测算法研究

针对传统的安全检测方法无法有效应对移动网络恶意入侵问题,提出一种基于ID3决策树算法的安全检测算法。根据移动作业系统运行模型分析,设计相应的安全检测模型。通过TF-IDF对异常内容的敏感词进行权值计算和排序,并采用ID3决策树算法对解析后的数据进行分类,实验结果验证了提出的安全检测算法的有效性。相比于朴素贝叶斯算法,所提出算法具有较高的检测率。     

基于MR的无线移动智能网络优化平台的设计与实现

蜂窝移动通信网络的快速增长,使无线网络的优化设计问题日益重要。基于TD-SCDMA、GSM等无线移动网络的Abis或Iu-b接口中实时采集的信令MR帧,对MR帧进行同步解析,并由提取的帧结构中的数据,构建了无线移动智能网络优化平台。该无线移动智能网络优化平台利用MR测量报告信息能快速定位出TD-SCDMA移动通信网络当中的故障问题。该智能网络优化平台提供了一种新的越区检测算法实现,并能够对越区覆盖和弱覆盖进行检测和优化。     

基于隐私同态数据融合的完整性验证协议

在无线传感器网络中的安全数据融合能够有效防止隐私泄露和数据篡改等问题,并实现高效的数据传输。由此提出一种基于隐私同态数据融合的完整性验证协议IV-PHDA。该协议采用同态加密保证数据隐私性;利用随机检测节点对节点聚合结果的完整性进行检测,以验证聚合节点是否忠实地传输每个数据分组。通过理论分析和仿真对比,对其算法的性能进行验证,结果表明,该协议能够在网络传输的过程中检测数据的完整性,并且实现较好的隐私保护和较高的数据精确度。     

基于移动代理的入侵检测系统模型研究

分析了移动代理技术具有的智能、平台无关、分布灵活、低数据流量和多代理合作等特点,探讨了移动代理技术应用于入侵检测系统中的优势．在系统设计中利用了移动代理的自主性和移动性弥补了入侵检测系统的缺陷、考虑到移动代理的安全性,提出了一个相关的安全性系统模型、     

基于ARMA模型的CFAR网络入侵检测方法研究

提出了一种基于ARMA网络流量模型的CFAR入侵检测系统。采用ARMA模型对网络流量进行预测,并运用雷达信号处理中的恒误警CFAR技术,选取检测阀值以判定是否存在入侵信号。利用林肯实验室DARPA数据对系统进行试验,结果表明,此方法与AR预测模型相比,具有更高的检测率和更低的误警率。     

基于光流和贝叶斯算法的目标跟踪研究

在本文中提出了一种方法来处理视频流中移动目标的跟踪,并且能够确定目标的移动速度。利用光流与贝叶斯方法在每一帧图像中检测对象,这种方法能够提高光流的检测性能,利用目标的质心像素位移来确定目标的移动距离,目标的速度是利用系列帧中目标移动的距离之间的帧数来计算的。实验表明,该方法能够有效地进行目标跟踪。     

基于ZigBee家居环境的监测及控制

无线传感器网络是大量静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络.为了实现温度实时监控及日光灯控制,设计了一种基于CC2430片内温度传感器的温度监测及日光灯控制系统.实现利用片内温度传感器检测环境温度、节点温度数据的发送、主节点对温度数据的接收显示及对日光灯开关控制.     

移动终端通讯系统中可溯源异常检测技术研究

移动终端通讯系统规模日渐庞大,设备日益复杂,可溯源非常容易出现异常。文章研究了移动终端通讯系统中可溯源异常检测技术,分析了检测技术利用建立数据流模型和数据结构来探索可溯源异常数据,然后介绍了移动终端通讯系统中可溯源异常的检测流程,检测流程共分为4步:数据记录、异常部位判断、异常原因分析、异常值显示,重点分析了异常部位判断和异常原因分析俩个核心环节。通过研究可以了解到异常检测技术具有效率高、能耗低、时间短的优点,是未来检测移动终端通讯系统中可溯源异常的必然发展趋势。     

应用于移动互联网的入侵检测系统的研究

随着移动互联网的迅猛发展,智能手机越来越普及,其安全问题也随之而来。入侵检测技术能收集信息并进行分析,通过与规则库比较,发现是否含有入侵攻击。由于目前移动互联网监测能力不足,大量木马入侵手机,严重影响了手机用户的生活。提出了一套应用于移动互联网的入侵检测系统,能有效检测到入侵攻击,并及时响应,保证手机安全。     

基于移动平台的便携式FTIR灾害现场气体检测技术

傅里叶红外光谱技术(FTIR)的引入极大地提升了气体的检测速度和准确性。然而在石油化工泄露和爆炸、森林火灾等突发危险现场,存在着人力无法现场检测的情况。为了应对这种场景,开发了基于移动平台的便携式FTIR灾害现场气体检测方法。通过将云服务器和树莓派的优势相结合实现远程操作移动平台,将搭载便携式FTIR光谱仪的移动平台远程操作驶入现场,并及时通过4G/5G模块传回现场位置数据、视频数据和光谱气体浓度数据。最后,在野外基地利用该平台进行了实测,对CO₂、CO、SO₂、C₆H₆等多种污染气体进行了检测,结果验证了该系统在野外工况下的可靠性。本工作为FTIR光谱仪或其他光谱类检测系统在移动平台上的集成应用提供了思路和解决方案。     

大数据环境下复杂网络入侵数据智能检测平台设计

现有复杂网络入侵数据检测平台易受环境因素影响,检测准确度无法满足实际需求,为此,提出并设计了一种大数据环境下复杂网络入侵数据智能检测平台。该平台由产生层、逻辑层、输出层三部分组成,利用产生层对复杂网络数据进行捕获,为平台设计提供基础;利用逻辑层对数据进行预处理、数据特征提取以及数据存储;输出层主要包括检测模块与响应模块,负责输出检测结果,并做出响应。平台中的检测程序通过复杂网络入侵数据智能检测软件完成。实验结果表明,该平台检测准确度可高达83%,且能有效避免网络环境的影响,稳定性较强。     

基于MPU9250和MS5611的人体姿态检测系统设计

为了解决集中日程生活中老人可能发生跌倒而产生的危险，设计了一款基于MPU9250和MS5611的人体姿态检测系统，经过对人体日常运动的特性以及采集数据的特征分析，将人体的日常行为分为了3类，实验采用阈值算法、Mahony数据融合的算法，利用加速度结合俯仰角和滚动角以及气压计检测高度变换来检测人体姿态是否跌倒，结果表明该系统对跌倒行为的检测精度比较理想，可以更好的对人体的跌倒行为进行风险评估。     

基于簇的移动Ad hoc网多层分布式入侵检测

动Ad hoc网络的独特网络特性导致其安全性特别脆弱，所以为其提供高安全的入侵检测系统势在必行。通过考虑在移动Ad hoc网络中入侵检测系统的分布式和协同工作的需要，提出了一种基于簇的多层分布式入侵检测技术，并给出模型。此模型采用统计学方法的异常检测技术结合数据挖据技术和簇技术对入侵进行检测．有效提高了移动Ad hoc网络的安全性和对分布式攻击的协同检测能力，并降低了网络的通信负荷。