电磁环境复杂度度量模型研究

通过研究用频设备接收信号的信噪比,提出了信噪比空间的概念,并在此基础上建立了一个电磁环境复杂度度量模型。模型以电磁辐射源信号在空间中的分布和用频设备的接收机性能参数信噪比门限为依据,将接收机所在的空间划分成若干不同的信噪比子空间,通过考察接收机在信噪比空间中的位置确定电磁环境的复杂度。最后,对模型进行了仿真验证。     

网络攻击知识因素空间模型

以因素空间(FS)理论为基础,将网络攻击条件、手段与其攻击目标相结合,定义了一种基于因素空间的网络攻击知识模型(FSAKM).对攻击中的各种因素综合考虑和分析,包括与目标实现相关的攻击条件认知、攻击功能支撑关系、系统状态和人员能力级别,以及攻击因素间关系和衡量标准.采用因素模糊空间搜索算法获取攻击条件和功能集映射的测度,将其与获自于攻击单元和目标集的映射结果比较,根据人员操作能力提取与之相称的对应手段,通过实验验证了模型与算法效果.研究结果为安全人员的训练和能力验证提供了技术手段.     

基于因素神经网络理论的网络攻击态势小生境模型研究

结合因素神经网络(FNN)理论,定义了网络攻击态势小生境模型,从攻击角度对目标网络系统整体性能的变化进行了形式化分析。通过攻击态势提取、攻击态势理解和攻击态势显示这三个步骤分别得到了攻击态势因素藤、攻击态势因素网和小生境态势图。最后进行了仿真实验,并给出了网络攻击进行小生境态势图、攻击成功小生境态势图和攻击失败小生境态势图,实验结果表明了该模型可以有效地用于网络攻击仿真研究和仿真训练。     

基于DEM的电磁波通视算法

在电磁环境仿真中，电磁辐射源的辐射范围的计算是仿真的重要部分。丈中提出了一种基于数字高程模型DEM（Digital Elevation Model）的电磁波通视算法，在考虑电磁波直线传播的基础上根据电磁波的绕射理论对结果进行修正，并且定义了高差视域数组存储计算结果。数组在存储通视范围的同时，对非通视部分给出了接收指定电磁辐射源的接收机天线理论最小高度。最后对算法进行了验证。     

基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型研究*

通过结合人工神经网络和免疫学的理论,对网络攻击进行模型建立与仿真研究。通过将网络攻击分为三个层次,结合神经网络的三层结构和疫苗的相关概念,建立了基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型,在仿真模型的攻击处理层提出了疫苗的克隆攻击选择策略,指出具有相似弱点的网元将会优先被攻击成功,并且给出了基于该模型的网络攻击仿真系统的设计方案,从而可以使用该系统对网络攻击进行仿真研究。     

基于有向图的电磁环境复杂度度量算法

以用频装备接收机的信噪比参数和用频网络可用性作为度量依据,定义了用频网络的4级电磁环境复杂度度量标准.在此基础上,通过将用频网络转化成有向图,提出了基于有向图的电磁环境复杂度度量算法,并以此算法为基础定义了战场电磁环境复杂度.通过计算战场电磁环境复杂度使得当前战场电磁环境对作战行动的影响程度定量化,为复杂电磁环境条件下的战场决策提供必要条件.     

采用智能评判的网络防御效果仿真模型研究

通过将网络防御分为3个层次,并结合免疫学的相关理论,提出了抗体的剪枝防御评判策略,指出在网元的抗体浓度低于零时,应将其剪枝隔离,不再将其纳入评判网络防御效果的防御体系计算范围内。在此基础上结合神经网络理论,建立了基于免疫和神经网络综合评判的智能评判网络防御效果仿真模型,根据该模型可以对网元的网络防御效果进行定性化计算研究。     

基于信噪比空间的复杂电磁环境仿真模型研究

通过分析复杂电磁环境的产生机理,研究了电磁源选择、电磁波通视和电磁辐射空间分布等复杂电磁环境仿真所需的关键技术.提出了信噪比空间的概念并建立了电磁环境复杂度度量方法和度量标准.在此基础上建立了一个复杂电磁环境仿真模型.该模型根据电磁源的动态变化计算其辐射分布,并以信噪比空间为度量基础提供电磁环境的复杂度评价,为战场辅助决策提供必要条件.     

虚拟网络攻防分析模型

虚拟网络攻防训练平台是进行信息安全人员训练的有效手段,在进行攻防过程分析研究的基础上,提出网络攻防过程分析模型,采用构件化思想进行攻防对象模拟器构件的设计,并对攻防结构构件和攻防任务控制构件进行建模,保证构件在交互模式支持下完成构件模型的协同特性,最后对模型进行了实践验证。     

基于岩性识别的BP神经网络孔隙度预测

研究区目的层有效储层岩性包括细砂岩和粉砂岩两种,目前依赖于常规线性拟合方程在该区的孔隙度等参数预测中存在着较大的误差。为实现对储层参数的准确预测,结合了多种测井信息,在利用Fisher判别法对岩性进行识别的基础上,分别建立了细砂岩和粉砂岩的神经网络孔隙度预测模型。实际应用表明,分岩性所建立的非线性人工神经网络模型比常规线性模型具有更高的预测精度,能为该区后续的储层综合评价提供可靠的数据基础。