分布式拒绝服务攻击(DDoS)原理与防范

分布式拒绝服务攻击(DDoS)的攻击手段严重威胁着Internet的安全。阐述DDoS攻击概念和原理,结合SYN Flood攻击着重描述了攻击者是如何组织并发起的DDoS攻击,最后探讨一些防御DDoS攻击行之有效的措施。     

DDoS防御方法分析

介绍了黑客DDoS的攻击原理和常见的攻击方式,指出了防御DDoS攻击的方法,并给出了具体的软件设置步骤和程序代码．     

基于区块链的物联网节点位置隐私保护模型

物联网正在改变消费者的行为和业务流程.针对物联网设备的信息隐私及安全问题,提出基于区块链技术的物联网设备位置信息保护模型.该模型首先借助区块链技术将记录设备标识,保证物联网设备信息不可篡改;然后基于白名单技术实现分布式哈希表网络,并对设备位置信息进行异或处理以隐藏物联网的网络拓扑,保护物联网设备的位置信息;最后根据k-匿名算法泛化数据的敏感属性为用户提供区域信息统计服务.实验结果证明该模型可以有效隐藏设备位置信息,同时能够提供定制的区域统计服务并且保护用户信息安全.     

Web应用中XSS漏洞检测与防御研究

针对Web应用中XSS漏洞的各种攻击,提出了XSS漏洞检测和防御方法.实验结果证明,该防御方法在Web安全漏洞检测过程中可有效识别和防范XSS漏洞攻击,具有较高的适用性和推广性.     

新型DDoS攻击特点及应对方法探讨

计算机网络攻击中,DDoS攻击是一种常见方式,了解DDoS攻击的方式,根据数据分析近年DDoS攻击的新特点,探讨普通高校和小型网络有针对性的预防方法。     

基于聚类的双中心检测机制的研究

分布式协同攻击是网络应用安全中不可忽视的威胁，而目前入侵检测系统中常用的检测方法均以入侵者为中心点来检测，对分布式协同攻击的检测能力很弱。针对这一问题，提出了一种双中心检测机制，并采用聚类的方法对双中心检测机制的实现做了初步的研究。     

保护隐私的分布式朴素贝叶斯挖掘

目前,分布式隐私保护朴素贝叶斯挖掘算法仅考虑分布式参与方的局部数据隐私而忽略全局的数据隐私,故难以有效抵抗合谋攻击.为此,基于差分隐私、秘密共享、安全多方计算等技术,提出一种分布式隐私保护朴素贝叶斯新算法.该算法采用安全求和协议构建保护隐私的朴素贝叶斯协议,对参与方的局部数据进行隐私保护.利用差分隐私保护机制对全局学习得到的朴素贝叶斯分类模型进行隐私保护.针对可能存在的合谋攻击,基于秘密共享设计了随机选择协议,将添加Laplace噪声的参与者随机化,有效防御安全多方计算中的相邻节点合谋及多数节点合谋攻击,并在此基础上优化保护隐私的朴素贝叶斯挖掘算法.实验表明,该隐私保护算法具有良好的分类性能和扩展性.     

最小开销启发式算法在物联网数据采集的研究

提出了一种基于最小开销启发式算法的数据采集方法,该算法实现物联网中各个成员节点通过分布式的方式独立进行目的 Sub-sink的选择,实现物联网中各个成员和Sub-shik之间的优化匹配,进而降低整个网络的能量消耗.该方法可以配置在随机或受控制的物联网无线传感网中.将该方法与随机法和贪心能量感知法的仿真实验表明,该方法在物联网中数据采集的能量消耗速率和采集节点的通信开销方面的有效性.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

物联网中区块链技术的应用与挑战

随着物联网技术的快速发展和广泛应用,分布式网络环境下的身份验证、数据隐私、网络安全等问题变得更加重要,而这些问题可以通过引入区块链技术来得到有效解决.该文简述了区块链的基本概念,介绍了区块链在物联网中的应用场景,并对当前一些相关工作的成果进行了综述;介绍了针对物联网场景下区块链底层技术的研究以及区块链物联网所面临的问题与挑战,希望能对未来区块链物联网的研究有一定的参考价值.     

数字图像边缘检测方法的对比分析及优化

由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法.     

多域物联网中基于区块链和权能的访问控制机制

物联网中的数据通常包含大量的隐私信息,为了防止设备协同过程中因越权访问造成隐私数据泄露的问题,针对多域物联网设备协同场景提出了一套访问控制机制.将分布式的基于权能的访问控制(capability-based access control,CapAC)与区块链技术相结合,设计了存储于区块链的权能令牌以及基于智能合约实现的...     

基于M-ATS的无线传感器网络攻击检测算法

随着无线传感器网络应用数量的增加,保护传感器节点免受恶意攻击变得越来越重要.本文提出了基于马尔可夫攻击测试系统(M-ATS)的无线传感器网络攻击检测算法,M-ATS整合博弈论和马尔可夫判决进程(MJP)攻击模式挖掘算法的原理,通过博弈论确定最佳保护策略,使用MJP预测未来发生的攻击并设计对应的保护策略.实验结果表明,相比于单独使用博弈论或MJP,提出的M-ATS攻击防御成功率更高.     

基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案

本文提出了基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案。该方案通过边缘计算的基础设施,连接机器、设备端和边缘云计算服务器,有效规范了工厂生产流程,优化了生产工艺,提升了产品质量,确保了系统的安全性和可靠性。     

基于局部和全局梯度上升的分段后门防御

针对后门触发器趋于隐蔽且难以检测的问题，提出了一种基于局部和全局梯度上升的分段后门防御方法：在训练前期，引入局部梯度上升扩大后门样本与干净样本平均训练损失之差，隔离出少量高精度后门样本，便于后期进行后门遗忘；在后门遗忘阶段，引入全局梯度上升，打破后门样本与目标类别之间的相关性，实现防御。实验基于3个基准数据集GTSRB、Cifar10和MNIST，在宽残差网络上针对6种先进后门攻击进行了大量实验，分段后门防御方法能够将绝大部分攻击的成功率防御至5%以下。另外，实验也证明了分段防御方法在后门数据集与干净数据集上都能训练出干净等效的学习模型。     

面向边缘人工智能计算的区块链技术综述

区块链构建了一个分布式点对点的系统,作为一种安全可验证的分散确认事务的机制,广泛应用于金融经济、物联网、大数据、云计算和边缘计算领域.边缘人工智能计算(edge AI computing)即面向边缘网络应用场景的群智AI计算模式.在无人驾驶等高动态、超低延时、资源受限、数据与计算解耦的边缘网络应用场景下,跨域可信、隐私保护、入侵监测、细粒度激励等需求对区块链研究提出了进一步的挑战.关注到人工智能向边缘网络下放的趋势,该文讨论区块链在新兴的边缘人工智能计算领域的应用.首先介绍了区块链技术的基础架构,概述了相关研究和应用方向;接着从边缘人工智能计算的概念与兴起出发,详细分析并讨论了区块链技术在面向边缘人工智能计算领域的应用需求,包括相关研究综述、应用趋势和未来研究方向.此外,还总结了区块链技术应用在边缘人工智能计算方面的优势和未来仍需关注的问题.     

区块链的椭圆曲线密码算法侧信道安全分析

区块链是一种全新的去中心化的分布式计算技术,它利用密码技术保障区块链数据的完整性、匿名性、隐私和不可篡改性,而区块链共识机制的计算效率成为阻碍其发展瓶颈之一,因此区块链硬件化成为趋势.然而,侧信道攻击已成为密码硬件设备主要攻击手段之一,区块链硬件设备将存在侧信道攻击安全威胁.该文针对区块链技术中采用的椭圆曲线密码算法,探讨椭圆曲线标量乘中倍点和倍加运算原子级实现算法,提出了标量乘原子操作运算的功耗特征模型;通过功耗特征模型提出了一种实用的SPA攻击方法,采集一条标量乘功耗曲线可破解密钥;然后从原子级运算操作入手,分析倍点和倍加产生功耗差异本质原因,通过对倍点和倍加运算增加空操作,给出了原子操作级的等功耗防御方案,为区块链硬件设备提供抗侧信道攻击的安全密码技术;最后对未来研究进行了展望.     

基于ER算法的物联网网络安全评估

信息技术的快速发展导致物联网更容易遭受各种类型的网络攻击，为了解决物联网安全评估存在的精确度不高，难以确定网络攻击发生位置的问题，据此提出一种基于ER算法的物联网网络安全评估模型，该模型能够针对物联网中的不同设备选取相应的评价属性和评价等级，并且可以得出物联网各个设备的网络安全评估结果值，便于网络管理员迅速锁定发生网络攻击的位置并做出应对.在实际的物联网数据集上进行网络安全评估实验，该文模型能很好契合物联网网络安全实际情况，且能达到比机器学习模型更高的准确度.     

基于模糊关联空间的有效大数据过滤方法

传统的大数据过滤方法,其降噪处理和过滤效果都会对最终结果产生一定影响,导致过滤效率低下。基于此,本文提出基于模糊关联空间的有效大数据过滤方法,利用动态编译实现数据采集过滤,进行分布式离群点检测,通过网闸过滤对数据信息进行过滤。经对比试验,该方法能够实现有效大数据的高效过滤,而基于区域划分的数据过滤方法,无法充分利用试验环境中所有实体的数据信息,因此不可能实现较高的过滤效率,由此证明了本研究所提方法的实用性和有效性。     

多媒体数据内容检测系统关键技术研究

采用感知哈希技术来实现基于多媒体数据库(MMDBMS)的内容查询是目前多媒体数据库管理的主要处理方法之一.该文在感知哈希计算过程中加入哈希表快速匹配,并利用改进的Sobel算子去除边缘特征点,在保证计算结果精度基本不变的前提下,过滤掉大量边缘特征点,提高了系统的整体效率.大量实验结果表明,该方法可对多媒体数据内容进行有效检测.