基于P2P的协作式入侵检测系统研究与设计

目前分布式入侵检测系统是目前入侵检测乃至整个网络安全领域的热点之一.P2P网络中的对等主机能够有效的共享资源和协同合作,因此本文将P2P技术应用到入侵检测系统中,实现了入侵检测任务的完全分布化,使得系统各单元之间不存在固定和层次化的从属关系,各单元可主动要求其它单元协助以完成检测任务,并且不会因为单个节点的崩溃而导致系统的瘫痪,在一定程度上能够快速预防网络入侵.     

网络化制造环境下的“软件人”入侵检测模型

针对网络化制造对企业内部网提出的安全需求,结合国内制造企业实际情况,提出了基于软件人(SoftMan)思想的分布式、智能协同的入侵检测模型,介绍了模型的架构和组成部分,并讨论了系统中的安全通信、流量分配方案等关键问题,设计并实现了软件人入侵检测原型系统.该模型基于安全通信,实现了完全分布式检测思想,能对大型网络实现完整的入侵检测.     

基于P2P的分布式入侵检测系统

本文基于当前入侵检测分布化的特点,通过分析对等网的原理以及和C/S模式的区别,为实现入侵检测信息的共享,在分布式的入侵检测系统中各独立的子系统之间进行对等的网络连接,在现有通用的入侵检测系统的框架的基础之上提出了基于P2P协议的分布式入侵检测系统,对系统的模块进行了阐述,并进行了功能分析。     

入侵检测系统中数据共享与合作策略

针对分布式入侵检测系统(DIDS:Distributed Intrusion Detection System)面临的协作和自身安全问题,提出了一个分布式入侵检测系统和多组件入侵检测系统间的数据共享策略和合作访问控制策略模型。在模型中将每个主机的数据共享策略定义为由访问控制策略、完整性策略、合作策略组成的三元组,用这些策略形式化定义了主机间的关系。通过Take-Grant改进模型将主机间关系和权限联系结合,形成了入侵检测系统(IDS:Intrusion Detection System)的合作集合和识别广泛攻击的规则。该策略模型对分布式入侵检测系统中组件间的合作和信息共享提供了一个安全保障。各参与主机通过合作集合检测广泛入侵并抵御复杂攻击的潜在威胁。     

基于Agent的分布式入侵检测系统的设计与实现

分析了现有入侵检测系统存在的问题,提出了一种层次化和对等结构相结合的分布式体系结构,并给出了检测Agent和通信协议的实现.实验证明,系统可以有效实现分布式网络环境下的入侵检测.     

一种智能型分布式入侵检测系统模型

在分析了当前入侵检测系统（IDS）存在缺陷及其未来发展趋势的基础上,结合高校校园网的开发工作,以高校网络为应用平台,提出并构建了一种智能型分布式入侵检测系统的模型。该模型采用分布式检测、分规则策略、动态规则链表重构、各个检测Agent即相互独立又相互协作以及系统与防火墙等其它网络安全技术相结合的措施,提供了完整的网络安全保障。     

分布式智能入侵检测系统模型设计与实现

设计了一种分布式网络智能入侵检测系统模型.在该模型中采用了面向混合类型数据的快速聚类算法和基于属性约束的规则挖掘算法,对每一个IDS初始数据进行智能分类和关联;并且建立了入侵模式库,用于不同网段的实时检测;在数据融合中心采用基于D-S证据理论的数据融合方法处理来自不同IDS的初级报警,并生成高级报警,有效地抑制了海量警报.实验结果表明,该设计方案能够消除重复报警,降低误报率,提高报警所含的信息量,并为管理员提供一个网络安全的整体视图.     

分布式网络环境下集成防火墙和入侵检测系统的安全模型

分析防火墙和入侵检测系统(IDS)的安全性弱点,提出一种分布式网络环境下集成防火墙和入侵检测系统的安全模型,研究实现此模型的通信机制建立、单点失效避免、生成规则使用等关键技术．     

基于内部网络安全的防火墙系统的改进

针对传统的边界防火墙不能防范来自内部的攻击、效率较低和故障率高、网络应用受到结构性限制等问题,提出了把分布式防火墙系统和分布式入侵检测系统结合在一起的安全防御系统.由防火墙进行访问控制,入侵检测系统检测入侵行为并反馈入侵信息,中央控制平台对各模块统一管理和配置,从而为内部网络提供了立体的、多层次的防御.     

基于Agent的IDS集成管理系统的研究

对多种开放源码的IDS进行分析，提出了一种IDS集成管理系统。该系统能对多种IDS实现统一原语规则配置，自动收集分布式IDS入侵信息，实现入侵规则自动发现以及入侵规则自动形成。     

一种无线认知网络中的自适应波束成型模式选择算法

为了能够在避免对主用户干扰的同时,进一步提高频谱的利用效率,提出了一种自适应的波束成型模式选择算法。针对当前的认知网络很少考虑在空间上将主从用户进行分离,将多天线技术引入无线认知网络,利用其提供的空间自由度,从用户基站在主用户信道的零空间内设计发射波束,这样可以使得2个网络共存时,主用户能够无干扰地进行数据传输。同时,随着发射信噪比的变化,从用户基站自适应地在机会式波束成型和正交空分多址2种模式间进行选择,从而最大化网络的容量。分析和仿真结果都表明,这是一种解决网络共存、提高频谱效率的有效方法。     

模拟退火优化BP神经网络进行云相态分类

为利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法.算法基于BP人工神经网络学习算法及模拟退火算法.在两算法结合的基础上,作出了有益于云相态分类的改进.基准网络模型为3层前馈BP网络,其中,隐层和输出层使用不同的激活函数.选取了5种光谱特征作为网络输入,输出两单元判定结果.为加速收敛速度,避免振荡,采用了一种自适应的变学习系数、惯性系数策略.个例分析表明,算法在中低纬度地区效果良好.     

可分离QoS路由的拉格朗日松驰算法

为了满足网络新应用提出的服务质量保证和业务不受故障影响的新要求,分析了可分离的QoS路由算法.针对寻找优化某个QoS参数且另一个QoS参数满足约束条件的可分离路由问题,建立了问题的数学模型,利用拉格朗日松驰算子将问题分解为两个受限最短路问题,给出了求解的拉格朗日松驰算法,并从迭代方向和迭代步长两方面对算法中的次梯度技术进行了改进.算例表明,改进后的算法具有较快的收敛性能.     

一种基于模糊综合评判的协同节点选择算法

若要充分发挥协同通信高分集增益、高能量效率的优点,协同节点的选择是必须首先解决的问题.针对协同通信中的节点选择问题,提出了一种基于模糊综合评判的协同节点选择算法.算法综合考虑了节点的信道信息和功率信息,并据此进行模糊综合评判,以选择出最佳的协同节点.仿真结果表明,提出的节点选择算法要明显优于以往文献中提出的基于信道信息的节点选择算法,是一种有效的节点选择算法.     

无线传感器网络的可靠性评估模型

为了解决测量无线传感器网络可靠性的问题,提出一种可靠性评估模型,此模型综合考虑了基于容错的网络抗毁性和基于能效的网络寿命这两个主要因素。通过确定K-覆盖和K-连通,可有效评估自然失效和能量约束条件下的网络可靠性,同时可以延长网络寿命并提高网络的鲁棒性。实验结果表明在无线传感器网络中可靠性与传感器密度存在一定关系。通过实现可靠性模型中的最优化目标,满足了传感器覆盖率和网络连通率要求,提高了无线传感器网络的安全性能。     

测定某种花岗岩静摩擦系数的试验

为了揭示深部岩体块系构造的特性,以深部岩体的典型岩石-花岗岩为研究对象,利用自行研制的深部岩体动态特性多功能试验系统,对粗糙度为6的细粒花岗岩的单、双面静摩擦进行了试验研究.单面最大静摩擦力试验测量了4种不同工况,双面最大静摩擦力试验测量了2种工况,获得了该花岗岩的静摩擦系数为0.572.通过试验研究,发现了花岗岩块体间静摩擦的规律和特性,当位移响应变粗时,表明试件间的摩擦达到最大值.把测量试块单、双面最大静摩擦力作为基本的测量方法和技术,为下一步深部岩体的动态特性的试验研究奠定了基础.     

基于遗传算法的海气耦合模型参数反演

为了提高模型参数反演效率和精度,基于遗传算法和系统优化思想,从一个简单的海气耦合模式出发,反演模式参数和强迫项.试验结果表明:遗传算法和系统优化结合的方法,可以有效优化模式参数和强迫项,进而修正模式的预报误差.同时,该方法具有参数反演过程不与模型结构发生耦合,计算量小和操作性强、反演效率高等优点,为在实际应用中改善模式参数和初值、提高预报准确率提供了一个可借鉴的方法和途径.     

战时地空导弹调运决策

为了解决地空导弹的优化分配,合理调运问题,提出了一种战时地空导弹调运决策的方法。基于排队论确定地空导弹火力单元的导弹需求量。考虑时间性、安全通过概率和运输费用,计算从仓库运输导弹到火力单元的道路代价系数。结合直线优化D ijinstra算法确定战时地空导弹最佳调运方案,并给出了算例。结果表明,模型正确可行,可以较好地解决战时火力单元导弹需求量确定问题和导弹供应点调运决策问题。也可作为解决其他战时物资保障调运决策问题的理论参考。     

一种基于NetFlow的网络蠕虫检测算法

为了论证网络传播蠕虫时将出现网络流量的异常特征的现象,分析了网络蠕虫的工作机制和扫描策略,提出了基于N etF low流信息检测网络蠕虫的检测方案,设计了一种检测网络蠕虫的逐步求精三级算法NDW(N etF low based detecting w orm)。算法通过依次检测主机总流量、特征端口和行为规律,快速有效地定位和判断异常主机。理论分析表明,该算法的时间复杂性不大于H(εM O)(1))。实验结果表明,算法能够有效、准确地发现被网络蠕虫感染的主机。     

现代网络流量的混沌奇异吸引子

网络流量的预测和控制是现代网络中的一个重要方面,但是它所呈现出来的长相关、分形等特征已经无法用传统的流量模型来描述.利用相空间重构方法,通过计算两组典型网络流量的Lyapunov指数、关联维来找出具有共性的现代网络流量的特征量,从而刻画网络流量的混沌奇异吸引子.仿真结果表明,现代通信网流量存在有共性的奇异吸引子.从而为网络的混沌建模及分析给出了理论上的支持.