基于监控器时间开销的虚拟机发现方法

针对传统方法只能发现单一类型虚拟机的缺陷,提出基于虚拟机监控器时间开销的虚拟机发现方法。特定指令能使监控器运行时产生显著的额外开销,该方法能利用监控器执行不同指令序列产生的相对时间开销对虚拟机进行判别。实验结果表明,该方法能够准确发现目前3类主流虚拟机。     

基于双层扫描策略的IPv6蠕虫研究*

由于IPv6网络地址空间巨大,传统的基于随机扫描、顺序扫描等网络层扫描策略的IPv4蠕虫难以在IPv6网络中传播。构建了一种新型IPv6网络蠕虫——V6-Worm,该蠕虫运用双层扫描策略,在子网内和子网间分别采用基于组播和基于域间路由协议路由前缀的扫描策略,并在此基础上建立了一种双层蠕虫传播模型(double layer model,DLM)来仿真V6-Worm的传播趋势。仿真结果表明,V6-Worm可在大规模IPv6网络中传播,与采用随机扫描策略的CodeRed相比,V6-Worm具有更快的传播速度。     

一种基于云模型的突发事件预警方法

突发事件给国家和社会带来负面影响,且呈逐年上升趋势,针对突发事件预警方法的研究尚显不足。借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,提出一种突发事件先兆预警方法,利用五元组形式化描述网络舆情,并以浏览量、情感倾向等属性为先兆特征,构建突发事件网络舆情先兆特征云,将正常态下的多属性先兆特征转换为突发事件网络舆情正常态。通过度量先兆特征偏离正常态的程度来判断网络舆情偏离正常态的程度,并以此计算突发事件发生的概率。     

浅谈中小学校声环境及设计

从学校声环境现状情况分析入手,强调应重视中小学校的声环境控制,并从用地选址、规划、设计等各个阶段重视声学设计,给中小学校创造一个优美和谐的声环境。     

基于佯动的移动IPv6位置隐私保护方案

传统的移动IPv6位置隐私保护方案大都采用"隐真"手段对移动节点的位置信息进行保护,区别于已有方案,提出一种"示假"的保护方法.借鉴军事佯动思想,提出基于佯动的MIPv6位置隐私保护方案.通过位于非家乡链路的佯动中转节点的配合,移动节点在不发生真实移动的情况下,使得攻击者认为该移动节点已移至佯动中转节点处,进而隐藏其真实位置和移动行迹.最后,对方案安全性和整体性能进行了理论分析及实验测试,实验结果验证了该方案的有效性.     

网络流水印技术研究进展

网络流水印技术作为一种主动流量分析手段,可有效追踪恶意匿名通信使用者与跳板链后的真实攻击者,具有准确率高、误报率低和观测时间短等优点,在攻击源追踪、网络监管和攻击取证等领域有着重要应用。首先阐述网络流水印技术的基本框架及主要特点,接着对当前基于包载荷、基于流速率和基于包时间的典型网络流水印技术进行简要介绍,然后概述针对网络流水印技术的时间分析攻击、多流攻击和均方自相关攻击等主要攻击手段与反制对策,最后对网络流水印技术的发展前景进行展望。     

适用全类型NAT用户的隧道过渡机制

深入分析当前隧道机制的优缺点,在TSP机制的基础上,面向不同的场景,提出一种更高效、适用性更广的TrNAT过渡隧道机制。TrNAT借助MIPv6通信最优化思想实现部分NAT用户间的通信优化,同时利用Shim6机制实现隧道机制的路径冗余及改善6 to 4隧道路由聚集。最后在linux系统上实现TrNAT隧道机制并进行了实验验证。     

基于随机森林的流量分类方法

网络流量识别在提高网络管理能力和保护网络安全方面有着重要作用。传统的基于端口识别和深度包检测的方法由于无法应对端口随机化、数据加密等原因,识别效率大大降低。近年来,出现了基于流统计特征的识别方法。然而,已有的基于流统计特征的识别方法大多使用单个分类器进行流量识别,存在着精度提高难、环境依赖强等局限性。针对这一问题,提出一种基于随机森林的流量分类方法,基于多分类器集成的思想,采用由多个决策树集成、由随机向量决定决策树构造方式的随机森林,实现对网络流量的分类。实验分析结果表明,所提出方法的分类性能优于常见的基于C4.5和Naive Bayes的流量分类方法。