基于时序分析的木马规模预测技术

木马作为网络所面临的一种重要威胁。其控制主机的规模对网络安全态势有重大影响。对进行有效预测可为网络安全预警和防御提供决策支持。在大规模网络中检测到的木马数据具有较大的规模和较强的数据独立性,难以进行关联分析,而用时序分析可以获取更多有价值的信息。本文介绍了在时序分析预测中广泛采用的ARMA预测技术、基于小波分析的预测技术和基于时序事件化的预测技术,针对大规模网络中监测到的真实木马数据集的数据特点,在短、中期时间上对三种时序预测技术进行比较讨论。实验表明,基于时序事件化的预测技术具有最优的准确性。     

电子政务外网网络安全指标体系配置研究

该文通过对现有网络安全指标体系进行研究,针对电子政务外网的特点,考虑所有影响网络安全的因素后,建立了一个全面的通用网络安全指标体系,为电子政务外网的网络安全态势评估提供依据。通过对通用指标体系的裁剪,满足用户对不同的设备的具体需求,针对网络上不同逻辑组,文章设计了态势的聚集算法,该算法能够识别电子政务外网逻辑组下的资产并能对这些资产的安全态势进行聚合,最后通过一个实例验证了该指标体系模型的科学性与合理性。     

基于遗传算法和LSSVM的网络安全事件发生频率预测

网络安全事件发生频率是非线性变化的,传统时序预测方法难以处理;样本数量少时,人工神经网络等方法预测精度也难以保证。最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法,能非常好地解决小样本、非线性问题。本文将LSSVM应用于网络安全事件发生频率的预测,为了达到最佳预测效果,使用一种改进的遗传算法对模型参数进行优化。通过实验验证,改进的遗传算法较简单遗传算法收敛更快,优化效率更高,优化后的模型能够达到良好的预测效果。     

面向大规模网络的安全态势实时量化感知模型

网络安全态势感知能够实时发现潜在的网络风险,对提高网络的应急响应和主动防御能力起着重要的作用。现有的各种态势感知算法在规模上和时间上都不能适应大规模网络实时态势感知的要求,提出了基于指标体系的实时大规模网络安全态势量化感知模型,首先建立了层次化的指标体系,通过数据融合、关联分析等方法对网络安全日志数据进行处理,再针对各个属性采用不同的量化方法,将其聚集成综合网络安全态势指数。最后通过系统实际部署运行过程中的两个案例对所提出的网络安全态势感知模型和算法进行实例分析,结果证明了所提模型和算法的有效性和合理性。     

YHSSAS:面向大规模网络的安全态势感知系统

网络安全态势感知系统NSSAS(Network Security Situation Awareness System)能够感知网络安全的整体态势,对提高网络的应急响应和主动防御能力具有重要作用.现有的NSSAS处理能力有限,难以应用于国家骨干网等大规模网络.介绍了一个面向大规模网络的安全态势感知系统YHSSAS,首先...     

对象事务管理中间件的设计与实现

对象事务管理是分布式对象技术与TP Monitor技术相结合的产物,它集成了两者的优点,解决了目前事务处理领域面临的问题,本文主要介绍我们设计和实现的基于StarBus软总线的对象事务管理中间件StarBus-OTM,并讨论了该中间件的典型应用。     

多库 高效的视图维护机制

外连接是多库系统中经常使用的生成全局视图方法,但是外连接给维护多库系统视图带来了很大的困难,目前已有的多库系统视图维护算法只考虑了连接操作（Ｓｓｅｌｅｃｔ ｐｒｏｊｅｃｔ ｊｏｉｎ,ＳＰＪ）,如果全局视图是通过外连接生成的,这些算法就不能有效地维护多库系统视图的正确性,提出了一种新的多库系统视图维护算法,它能够在有外连接及数据不一致的情况下高效地维护多库系统视图,并最大限度地减少了向局部数据库发送     

CA认证中心的系统设计与实现

电子商务的安全是通过在网络上使用加密手段来达到的,目前最常用的加密方法是非对称加密算法,CA机构就是用来解决非对称加密算法中公钥的合法性检验问题.我们设计CA认证中心系统的目的是在中国公众多媒体通信网上建立覆盖全国的基于CA体系的安全基础结构,为用户上网使用创造安全环境,为电子商务的应用创造安全环境.     

基于分布式对象技术的多数据库系统

多数据库系统晃数据库方向的一个研究热点,而分布式对象技术是建立应用系统集成框架和标准构件的核心技术,基于分布式对象技术的多库系统把多库系统与分布式对象技术有机地结合在一起,克服了传统的多库系统中存在的问题,使多库系统的开发和使用都变得简单。     

基于CCM的持久状态服务集成*

采用CCM构件模型可以简化CORBA服务器方的应用开发过程,提高CORBA的易用性,这已成为一种趋势。基于CORBA构件模型,对持久状态服务进行了深入的讨论与研究,并给出了持久状态服务集成相关设计与实现。