基于决策融合的GNSS欺骗干扰检测性能分析

欺骗干扰是一种旨在迫使GNSS接收机得到错误导航信息的蓄意攻击。卫星导航接收机需要及时且准确检测出现的欺骗干扰信号。本文借鉴认知无线电中协作频谱感知的思想,提出了一种基于决策融合的卫星导航欺骗干扰检测算法。首先采用能量检测算法,分析并推导了单个检测器在瑞利衰落信道下的卫星导航欺骗干扰检测性能,然后应用K/N准则的决策融合方法以进一步改善欺骗干扰的检测性能。仿真结果表明:当SINR=-10 d B时,检测概率比单次检测概率平均提高了16.60%。     

基于决策融合的卫星导航欺骗干扰识别

针对如何进一步提高卫星导航欺骗干扰检测率问题,本文提出了一种基于决策融合的识别方法。首先对GPS信号进行小波变换,然后通过奇异值分解得到以奇异值为特征参数的特征向量,再分别送入支持向量机、概率神经网络和决策树分类器进行识别,把3个分类器各自的识别结果通过K/N准则进行决策融合,得到最终的识别结果。仿真实验表明,决策融合方法的平均检测率比SVM高3.75%,比PNN高5.06%,比决策树高12.36%。     

实施转发式GNSS欺骗干扰的选星方法研究

在现代电子战的背景下,转发式GNSS欺骗干扰已经成为一种重要的干扰方式,通过研究实施转发式GNSS欺骗干扰的选星方法,可以提高转发式欺骗干扰的干扰能力.基于转发式欺骗干扰的实现原理,提出了一种基于常用GNSS定位选星方法和卫星对位置精度因子（position dilution of precision,PDOP）的贡献值选择被转发卫星的选星方法,基于利用最小二乘算法的伪距绝对定位方法进行仿真,模拟了接收机在静态和动态条件下受到单颗卫星转发式欺骗干扰的情况.仿真结果表明,本文提出的被转发卫星选择算法分别有87.42%和100%的概率给出理论上最优的选星结果.      

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

基于统计模型与规则的指代消解研究

人称代词消解是文本信息处理中的一项重要任务,目前,网络上大量涌现关于突发事件的新闻,针对这类语料的人称代词消解技术可以帮助实现网页文本的信息处理。分析了中文突发事件语料中人称代词的特点,提出一种基于语料库,运用最大熵模型与规则预处理方法结合的代词消解方法。实验表明,利用该方法,可使测试语料上算法的F值达到70.9%。     

局域网ARP欺骗原理与抵御的研究

在介绍ARP协议的基础上,分析了ARP欺骗发生的原理,讨论了ARP欺骗的各种攻击形式,提出一种通过在局域网内架设基于RouterOS的PPPoE服务器来抵御ARP欺骗的方法.     

潜在语义分析的英汉口译语料库挖掘

分析潜在语义分析的理论基础,结合英汉口译语料库的相关特点,提出了基于潜在语义分析的口译语料相似度的度量方法.基于PACCEL英汉口译语料库的实验表明,该方法的检索精度为0.79,召回率为0.59,F1为0.68,检索时间为1.124 s,在检索精度、召回率、F1值以及时间效率上均显著优于实验的参照方法.该方法能为用户提供更有效的检索推荐以及在扩展语料库时自动探析语料库存在的数据冗余,为语料库的构建和扩展提供了有效指导.     

基于ARP欺骗的交换式网络监听实现

介绍了ARP欺骗的基本原理,对基于ARP协议的欺骗模式进行了研究,利用ARP欺骗理论设计了交换式网络环境下的监听程序,最后提出了一些防范恶意主机监听重要信息的建议.     

基于低维语义向量模型的语义相似度度量

语义相似性度量能够提高信息检索的准确性和效率,已成为文本处理中的一个核心任务.为解决一词多义等词汇歧义问题,提出一种基于低维向量组合的语义向量模型.该模型引入了知识库与语料库的多语义特征的融合,主要的语义融合对象包括连续的分布式词向量和从WordNet结构中的语义特征信息.首先利用深度学习技术中的神经网络语言模型,预先从文本语料中学习得到连续的低维词向量;然后从知识库WordNet中抽取多种语义信息和关系信息;再将多语义信息融入词向量进行知识扩展和强化,生成语义向量,从而实现基于向量空间的语义相似性度量方法.在基准测试集上的实验结果表明,该方法优于基于单一信息源(知识库WordNet或文本语料)的语义相似性度量方法,其皮尔森相关系数比基于原始词嵌套向量的方法提高了7.5%,说明在向量特征层面上的多语义信息的融合有助于度量词汇间的语义相似性.     

交换网络ARP欺骗的主动检测机制

讨论了ARP欺骗技术的基本原理,并在此基础上,提出一种主动检测机制来检测ARP欺骗的发生。     

入侵诱骗技术分析及其模型建立

入侵诱骗技术是传统入侵检测系统的延伸.在详细分析Honeypot系统的概念、原理以及实现技术的基础上,形式化定义了入侵诱骗的系统,给出了入侵诱骗系统的功能结构,分析了其实现方法,同时构造一个诱骗网络模型.     

网络欺骗在网络安全中作用的分析

论述了网络欺骗技术在网络安全领域的重要性，以及把网络欺骗与防火墙、ID6结合起来保护网络的基本思想．将网络攻击归纳为两种攻击模型，在此基础上，分别从对攻击的预防、检测和响应三个方面讨论了不同网络欺骗技术的作用．提出了网络欺骗效果的评价指标和攻击者系统接触时间的概念，并进行了试验和分析．     

基于PCA的过程控制系统欺骗攻击研究

针对控制系统所面临的信息安全威胁,开展了工业过程控制系统欺骗攻击研究.把欺骗攻击与过程故障都看作引起系统工作状态异常的诱发因素,统一用故障检测的方法加以检测.首先建立了欺骗攻击模型,接着开发了TE过程控制器在环模拟系统,在该仿真系统上对三个欺骗攻击场景利用主元分析统计监控算法进行异常检测.结果表明,传统的故障检测算法在欺骗攻击中漏检率和误报率明显增加.     

参数侦测误差对SAR欺骗干扰的影响

分析了线性调频信号中心频率和调频率失配对脉冲压缩的影响,建立引导参数侦测误差对SAR欺骗干扰影响的分析模型,并推导了参数侦测误差与假目标图像成像位置和分辨率关系的解析表达式,由此得出引导参数侦测误差对假目标图像成像位置和分辨率影响程度的定量关系.仿真结果验证了该结论的正确性.     

一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰消除与识别方法

延时转发欺骗性干扰是针对逆合成孔径雷达(ISAR)成像的一种重要干扰方法,为了对抗干扰产生的假目标,提出一种基于正交脉冲分集的ISAR欺骗干扰识别与消除方法。首先建立了逆合成孔径雷达干扰信号模型,研究并给出了针对此干扰的正交脉冲设计应当满足的约束条件,通过设计一组半正交化的脉冲实现了对于延迟转发欺骗干扰的消除与识别。该方法通过对逆合成孔径雷达波形的正交化设计,可以检测并消除延时转发干扰产生的假目标,实现相应的逆合成孔径雷达抗干扰。最后通过仿真实验在20 dB的干信比条件下,产生了0.3倍峰值的旁瓣波形,并成功得到ISAR图像。同时在5 dB以上的高信噪比条件下,将文中方法与已有方法进行对比,ISAR图像的峰值信噪比提升了约5 dB,验证了所提方法的有效性。     

分析ARP欺骗和ICMP重定向带来的安全问题

文章详细地解释了ARP欺骗及ARP结合ICMP重定向进行高级欺骗的原理．简单探讨了应对这两个 问题的方法,并提供了一个基于Linux的检测工具．     

基于SVM的金融类钓鱼网页检测方法

针对金融服务领域面临的严峻信息安全挑战,以及现有钓鱼网页检测方法的不足,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的金融类钓鱼网页检测方法.采用网页渲染去除常见的页面特征伪装,提取统一资源定位符(uniform resource locator,URL)信息特征、页面文本特征、页面表单特征以及页面logo图像特征,构建特征向量训练SVM分类器模型,实现对金融类钓鱼网页的识别.在特征提取过程中,利用适合中文的多模式匹配算法AC_SC(AC suitable for chinese)提高文本匹配效率,并采用加速鲁棒特征(speeded-up robust feature,SURF)算法实现logo图像的特征提取与匹配.多方法实验结果对比表明,该方法针对性更强,能达到99.1％的检测准确率、低于0.86％的误报率.     

基于校园网ARP欺骗分析与防范研究

校园网在运行过程中,ARP欺骗是最常见的一种病毒攻击方法,直接的后果就是造成用户网网络不稳定或网络中断。本文就当前校园网用户受ARP欺骗的原理及现象作出剖析,并提出对ARP病毒攻击时的多种解决方案。     

手机短信中的语言变异现象分析——以中文祝福短信为例

以100条中文祝福手机短信作为语料,运用杰弗里·利奇的语言变异理论分析了这类手机短信中出现的7个方面的语言变异现象。同时,从关联理论的角度解释了语言变异在短信交流中的可行性。旨在使人们认识到语言变异在短信中的重要性,从而通过正确理解和恰当使用语言变异来进行更有效的信息交流。