移动僵尸网络研究

随着移动互联网的高速发展、4G业务的普及和手机硬件性能的提升,僵尸网络也逐渐从传统网络向移动网络发展。因此关注移动僵尸网络已有的研究成果和发展趋势十分必要。在介绍了移动僵尸网络所带来的危害和传播方式的基础上,对移动僵尸网络的命令控制信道进行总结和归纳,将信道总体分为寄生信道和独立信道。重点讨论了移动僵尸网络的传播模型,从传统的经典病毒传播模型到移动僵尸网络的mathematical-based模型和simulator-based模型。讨论了移动僵尸网络的检测方法,将其分为静态检测和动态检测两种类型,在静态检测中对基于数据流(Data Flow)的检测框架进行了分析。最后,综合分析了当前移动僵尸网络研究所遇到困难和其发展趋势。     

基于Android的僵尸网络设计与实现

针对移动智能终端因发起攻击而导致大量个人隐私数据泄露的问题, 以互联网僵尸网络技术为基础,面向Android 平台设计并实现了移动僵尸网络。该移动僵尸网络基于微博控制, 对移动智能终端可完成信息窃取、信息破坏、垃圾短信等攻击。同时, 对移动僵尸网络的特性进行深入分析, 寻找攻击漏洞, 给出具有针对性的网络安全防御策略。研究结果表明, 该设计可提高移动智能终端的安全性, 降低移动僵尸网络对个人用户造成的损失, 有助于进一步对移动僵尸网络的传播、命令控制机制及控制协议的研究。     

移动僵尸网络的设计及分析

为了更好的对移动僵尸病毒传播方式及命令与控制网络进行研究,提出一种基于SMS-HTTP的移动僵尸网络模型。该文利用多差树结构和混合P2P结构建立高效的命令与控制网络,给出移动僵尸病毒传播算法、命令与控制网络构建算法和僵尸节点加入算法。通过对网络模型的度和高度的平衡,对网络的节点规模、联通性和安全性进行控制。实验环境中,当模型高度为6、度为8时,模型节点规模最多可达到21万。当模型节点规模为10万时,模型的连通率可在5跳内达到100%。结果表明:模型具有较好的可扩展性,可使模型具有较高的连通率和安全性。     

泛在网条件下群组力移动模型的稳定性

群组移动模型是对群组终端在泛在网条件下进行移动性管理的基础。针对泛在网异构性特点,基于Lennard-Jones势能模型,提出了泛在网条件下群组力移动模型,通过引入分子间作用力的概念,对群组内各个终端的运动状态进行描述,较好地刻画了群组的移动特性;同时,通过对该模型进行Lyapunov稳定性分析,得出群组在运动过程中,各个终端运动状态趋于一致,系统趋于稳定。理论证明该模型可为群组终端在泛在网络中移动时,提供一种有效实施移动性管理的方法。     

面向移动协同应用的资源动态调度机制

移动协同工作支持移动用户通过移动终端设备随时随地与其它用户进行群组协作、资源共享等.为了解决移动协同计算环境中的“资源孤岛”问题,有效利用群组协作中的有限资源,本文对移动协同应用中的资源调度模型进行了研究,并提出了一种面向移动协同应用的资源动态调度机制.根据实际协同应用需求,本文构建了一个移动协同搜索平台(MCSP)原型系统,并通过实验仿真对提出的多种移动资源调度策略进行了评估验证.     

一种多特征微博僵尸粉检测方法与实现

微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4.5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92.8%的判别准确率与92.8%的召回率。     

主动良性僵尸网络的建模与分析

随着全球网络安全形势越来越严峻,僵尸网络的攻击方式趋于多样化,传统的解决方法已经不能满足目前的防御需求.为了应对不断变化的僵尸网络,使用主动良性僵尸网络正成为一种新的解决方案.首先,基于主动良性僵尸网络的定义,提出了三种不同功能的主动良性僵尸网络,对它们进行了建模,在有延迟和无延迟的情况下对三种主动良性僵尸网络的传播模型进行了推导.最后,通过仿真实验来验证了传播模型,基于实验结果讨论了不同种类主动良性僵尸网络防御恶意僵尸网络的效果,得出如下结论:基于相同的感染条件,混合式的主动良性僵尸网络防御僵尸网络传播的效果最好.     

种多特征微博僵尸粉检测方法与实现简

微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4．5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92．8％的判别准确率与92．8％的召回率。     

一种多维策略的移动协同群组形成模型

针对移动、协同计算中缺乏群组形成模型的问题,提出了一种多维策略的移动协同群组形成模型(FMCGM).首先定义了论域U和移动协同群组G,并构造了G的网络空间模型.依据G中成员之间的关系,将移动协同群组划分为实体型群组(WG)和兴趣型群组(IG),以此抽取影响WG、IG形成的主要因素,并以这些因素为基构造多维因素空间,进而将移动协同群组的形成问题归结为参与协作的移动用户在因素空间上的相似性判定问题,从而构造出FMCGM模型,最后给出了该模型的案例.实验表明,该模型能处理移动协作群体的复杂性、动态性问题,从而保证移动协同服务支撑平台具有较强的协作支撑能力.     

利用确定性树突状细胞算法在线检测僵尸网络

将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结果表明,该模型具有实时性、行为定义简单、可接受多种启发式信息定义的优势,且检测僵尸网络系统的漏报率与误报率均较低.     

基于AHP-FCE的通信系统风险评估

通信网络是一个关联性很强的系统,每个风险的发生都可能会出现连锁反应。通信系统安全风险研究主要集中在移动终 端安全、应用程序安全以及网络信息安全方面,缺乏对移动通信系统的整体安全评估。针对此问题,本文基于层次分析法-模糊综 合评价法(AHP-FCE)方法进行通信系统的整体安全风险评估。将移动通信系统风险分为四大类一级指标,即:移动终端安全风 险、移动网络安全风险、环境风险和人为风险,并进一步细分得到十八个二级指标。为避免打分法所存在不同经历专家具有相同 权重的问题,采用基于模糊层次分析法(Fuzzy-AHP)的专家权重计算方法,并结合层次分析法确定指标权重。然后使用模糊评 价法建立风险因素综合评价矩阵,得出移动通信系统各个风险指标的隶属度和对应风险范围。最后,根据本文方法进行了实例的 风险评估,评估结果与人工研判结果一致。并针对各类风险制定了相应防控措施,为通信系统风险评估提供了新思路。     

基于MCS和链路传播可靠性模型的MANET可靠性评估研究

针对移动自组织网络(MANET)的可靠性评估比较困难的问题,提出了一种基于蒙特卡洛模拟和链路传播可靠性模型的评估方法。首先,提出了MANET可靠性评估的假设条件;然后,对方法涉及到的相关技术进行了阐述;最后,提出了基于传播的链路可靠性模型,并通过蒙特卡洛仿真来评估MANET网络可靠性。针对MANET可靠性影响指标,使用MATLAB进行模拟实验,模拟结果表明,提出的方法可以很好地帮助网络设计者设计出可靠的MANET。     

基于多维策略的移动协同群组形成模型

针对移动、协同计算中缺乏移动协同群组形成模型的问题，提出了基于多维策略的移动协同群组形成模（FMCGM）．首先定义了论域U和移动协同群组G，并构造了G的网络空间模型．依据G中成员之间的关系，将移动协同群组划分为实体型群组（WG）和兴趣型群组（IG），以此抽取影响WG、IG形成的主要因素，并以这些因素为基构造多维因素空间，     

战术Ad hoc网单元群组移动模型研究

提出以指挥员节点为参考点且更加接近真实战术的战术Ad hoc网单元群组移动模型.分析模型中战士节点运行特点和不同参数设置对节点路径有效性的影响.通过模型仿真与网络实际情况对照分析,证实了新的群组移动模型的可用性.     

手机僵尸网络研究

手机僵尸网络是桌面系统僵尸网络在手机领域的延伸和发展,同属于广义僵尸网络的一个子集．随着智能手机的日渐普及和3G网络的成熟,基于手机构建的僵尸网络正从萌芽期进入到快速发展阶段,对手机用户的财产和隐私安全带来前所未有的威胁．我们在分析手机僵尸网络的特征和发展现状的基础上分析其使用的关键技术．最后我们对手机僵尸网络的发展方向进行了预测．     

基于MA模型的移动Ad Hoc网络路径长度预测

移动Ad Hoc网络中,节点之间的路径长度是构建QoS路由的一个重要参数,提出一种基于移动平均(MA)模型的网络路径长度预测方法.首先根据赤池信息量准则(AIC)确定MA模型的阶,然后对路径长度的历史和当前数据进行时间序列分析,找出之间的自相关性,从而预测未来路径长度.建立仿真实验,在AODV和DSR网络协议下,节点分别执行MHG和RPGM移动模型,通过提出的方法对各种场景下的路径长度进行预测,并根据性能指标评估预测性能.结果表明,提出的方法能够有效地预测未来路径长度.     

BotNet病毒检测与预防的研究

本文研究基于僵尸网络的DDoS特征,分析了僵尸网络病毒BotNet的特点与控制机制,通过蜜网和日志分析方法检测DDoS,并使用CWSandbox对仿真的僵尸网络进行分析,检测出其比较典型的行为特征。     

基于群体智能的人群疏散路径规划仿真研究

介绍了一种基于群体智能的人群疏散路径规划仿真方法.该方法结合群体智能的宏观模型与具有个体动力学特征的微观模型,提出综合两种模型优势的人群疏散仿真模型以及基于人工蜂群算法的动态路径规划算法.算法借鉴人工蜂群算法的原理,根据出口的个数及拥挤度对人群分组,然后在每个群组选取一个引领者.引领者带领群组向出口移动.移动过程中,群组内执行改进的社会力模型,以保证群组内的个体避免碰撞并且方向一致.针对突发事件人群疏散中疏散效率方面存在的技术瓶颈,探索基于群体智能的人群疏散路径规划的理论框架和体系,旨在为应急管理部门对人群疏散辅助决策提供支持.     

基于快速神经网络的HTTP僵尸网络检测算法

僵尸网络已成为目前互联网安全所面临的严重威胁之一.经过10余年发展,僵尸网络已从使用传统的IRC协议向HTTP协议进行转变,给检测及防御等方面造成了诸多困难.通过分析基于HTTP协议僵尸网络所产生流量,在得出相关TCP协议统计信息、僵尸活动的间隔时间等特征的基础上,提出将快速学习神经网络模型(Extreme Learning Machine,ELM)用于识别和检测HTTP僵尸网络.实验表明,该方法能有效从网络流量中检测出BlackEnergry,Bobax等HTTP僵尸网络.与决策树C4.5、SVM算法及传统的BP算法相比较,该方法具有较高的识别率和较低的误报率.     

MANET路由协议性能指标的计算方法

协议指标是衡量协议性能的重要因素,但是在实际评测中,还没有统一的协议指标计算方法.针对该问题,提出了移动自组织网络(MANET)协议评测系统中性能指标的计算方法,选取典型的性能指标并详细描述了指标的计算方法以及指标所用参数的产生、存储和提取方法.通过对网络运行时产生的大量数据进行合理地组织存储,提取出相关数据并计算性能指标.仿真结果显示提出的方法与传统方法相比更简单,更高效.