基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法

针对互联网中日益严重的分布式拒绝服务攻击行为,提出了一种基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法.首先根据DDoS攻击的特点,采用条件熵及相异熵构建具有良好区分度的多维攻击检测向量,在此基础上采用滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大正常流量与攻击流量的差异来实现DDoS攻击的检测.通过实际网络攻击流量及合成攻击流量测试表明:文中提出的算法能够检测到LLS_ DDoS数据集及合成数据集中的全部攻击,算法对于DDoS攻击的响应速度快,能够应用于高速骨干网络中.     

基于知识约束的决策实体配置问题建模与求解

针对指挥控制组织设计中决策实体的配置问题,提出了在知识约束条件下该问题的数学模型及其求解方法。分析了该问题的约束条件,包括该问题的知识约束、隶属约束、能力属性约束等,建立了以最小化决策实体工作负载均方根为目标的优化模型,提出了基于遗传算法的模型求解算法,设计了针对问题模型的染色体编码方式、适应度函数以及遗传算子。最后结合联合作战仿真算例中一个任务与平台关系的设计方案,验证了所提方法的可行性和稳定性。     

基于云遗传算法的不确定性环境下平台资源调度适应性优化方法

针对战场环境中不确定因素对平台资源调度方案的影响,提出了一种面向不确定事件的平台资源调度适应性优化方法。考虑平台损耗和任务处理时间2个方面的不确定性,建立以最大任务执行效率为目标函数的平台资源调度的适应性优化问题的数学模型,根据不确定事件对平台资源能力或任务属性的影响来判断是否触发调度方案的适应性优化,并基于云遗传算法设计了平台资源调度适应性优化问题数学模型的求解方法,最后通过算例进行了验证。仿真结果表明,使用云遗传算法对平台资源调度方案进行适应性优化调整,能得到更加优化的平台任务匹配关系,并从整体上缩短使命完成时间。     

一种分布式入侵检测系统的实现

由于TCP／IP协议是一个开放的协议，因此网络极易受到攻击。为了能够有效地检测到入侵行为，提出了一种基于部件的分布式入侵检测系统，并结合网管软件系统的开发，在Linux环境下进行了实现。系统主要由控制台、分析系统、存储系统、响应系统、网络引擎和主机代理构成。通过协同工作并采用改进了的Boyer—Moore算法，检测网络入侵行为，有效地维护了信息网络的安全。