基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法.模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数据;以此为基础,分析用户恶意访问流量特征...     

三维可视化安全态势感知技术研究

网络态势可视化技术作为一项新技术,是网络安全态势感知与可视化技术的结合,将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户,并借助于人在图形图像方面强大的处理能力,实现对网络异常行为的分析和检测。同时还选择安全态势可视化中的一种视图,开展了三维可视化技术的研究,介绍该软件的设计开发流程,并基于OpenGl开发平台对其进行了编码实现。     

基于关联规则的态势预测方法

态势预测是网络态势感知的重要环节,可以为网络管理员提供必要的决策支撑。为了实现对网络的大数据管理模式,针对当前预测算法无法充分利用大数据优势的局限,提出了基于关联规则的态势预测方法。该方法综合考虑了大数据的特点和态势预测的需求,给出了方法的基本思想和实现流程。实验结果表明,提出的方法与传统预测方法相比,通过寻找数据间的关联物而不是非线性匹配来达到预测的目的,大大降低了计算的时间复杂度,提高了预测效率。     

基于遥感的合肥市建成区时空变化分析

通过对恶意代码行为和特征提取技术的分析,提出了基于虚拟环境下实现恶意代码检测的方法,设计了相应的检测系统;利用虚拟化技术,通过Docker容器简化检测环境的配置,增强了代码检测的隔离性、安全性;并建立相应的实验平台开展测试,为检测恶意的网络行为提供了支持。     

基于大数据技术的网络舆情感知系统的分析与实现

随着大数据技术的日趋成熟,利用大数据技术实现对海量的网络舆情数据进行采集、分析和展示,对网络舆情信息感知度得到了很大的提升,可以准确地了解网络舆情的发展态势,把握群众的情绪,对舆情事件做出高效、正确的决策。利用分布式爬虫技术来抓取数据,文本分析技术进行数据预处理和数据清洗,对数据仓库的舆情信息进行处理、分析,实现了舆情的监测、舆情的分析和舆情报告。通过大数据技术挖掘网络舆情事件,能够快速准确地感知舆情信息,可以有效提升网络舆情的管控和预防能力。     

面向高等职业院校的网络安全态势感知系统研究

随着校园信息化和智慧化建设的推进,校园网络及内部资产设备面临的安全风险日益增多。为了完善高校的网络安全管理和运营,本文基于WAF防火墙、交换机和服务器的事件信息,研究建立了统一的可视化网络安全态势感知平台,加强了网络主动防御机制,为实时分析网络攻击行为和网络安全运营的协同管理和决策提供了可靠的技术参考。     

一种基于权限的安卓恶意软件检测方法

针对基于特征代码的Android恶意软件检测方法难以检测未知恶意程序,且基于行为的检测方法误报率较高的问题,提出了一种基于权限的Android恶意软件检测方法.该方法首先在静态分析的基础上,结合动态行为分析提取权限特征;然后,采用权限特征关联分析方法,挖掘权限特征之间的关联规则;最后,基于朴素贝叶斯分类算法,建立恶意应用检测模型.实验结果表明,与现有方法相比,本文方法建立的恶意应用模型具有较高的检测率和准确率.     

基于上下文感知的云计算平台分析研究

基于上下文感知的云计算平台为用户提供了一种新型、可靠、高效的数据服务模式.面向智慧城市大数据的存储管理服务中,复杂、多源、动态大数据的存储出现了效率低和可靠性差的问题.因此提出构建一种基于上下文感知的云计算平台的思路,采用基于上下文感知的云计算平台的四层结构,上下文感知算法实现智慧城市大数据的存储.理论分析和模式测试结果表明基于上下文感知的云计算平台满足了动态大数据的可靠存储的前提下,降低了数据分布式影响,极大提高了智慧城市大数据的存储管理能力.     

基于群智感知的交通违章举报系统设计方法

基于群智感知技术设计了一个交通违章举报系统,并对现有的数据选择机制进行了分析。针对这些机制在评价感知数据质量和用户可信程度方面存在的不足,提出一种新的基于信誉模型的数据选择方法,用户的信誉值可以根据其历史感知数据的质量动态计算得出,并将该方法应用于违章举报系统设计之中,有效地限制了恶意举报行为,提高了举报数据的质量和系统运行效率。根据实际性能测试,系统运行稳定可靠,是对现有交通监控系统的一个很好的补充。     

基于数据挖掘的异常入侵检测系统

在分析现有入侵检测技术和系统的基础上,提出了一种基于数据挖掘和可滑动窗口的异常检测模型,该模型综合利用了关联规则和序列模式算法对网络数据进行充分挖掘,分别给出了基于时间窗口的训练阶段和检测阶段的挖掘算法,并建立贝叶斯网络,进一步判定规则挖掘中的可疑行为,提高检测的准确率.     

网络安全态势感知中数据融合算法应用综述

网络安全态势感知研究中,目前亟需解决的一个重要问题是如何更好地整合和关联来自多个网络安全设备的安全数据,并通过综合分析网络攻击的类型和感知其他事件,可以确定攻击的性质和可能造成的影响,及时报警和预警。数据融合技术是网络安全态势感知的重要技术基础。本文对近几年常用的数据融合算法进行综述。研究结果表明,目前的技术焦点呈现多样性,但在态势评估及预测方面仍有改进的空间。     

分簇WSNs中基于安全数据融合的恶意行为检测方法

考虑到恶意节点篡改数据或者直接伪造数据对融合结果可能造成的影响,提出了一种基于安全数据融合的恶意行为检测机制来量化节点采集数据的可信程度,判断节点行为是否正常,并给出了恶意节点的发现与处理方法.仿真实验表明,该模型能够有效检测恶意节点,具有较高的检测率和较低的误检率.     

面向android手机平台的网络恶意数据流挖掘研究

由于android手机平台网络中数据流众多,以往研究出的面向android手机平台网络恶意数据流挖掘方法,均无法对网络恶意数据流进行高效、准确挖掘。故提出一种挖掘效率和挖掘准确性均较高的android手机平台网络恶意数据流挖掘方法。网络恶意数据流通常均有自动收发行为,所提方法利用概率分类法和邻近值法对android手机平台网络数据流进行预分类,使具有自动收发行为的网络数据流优先进行网络恶意数据流挖掘,提高挖掘效率和挖掘准确性。该挖掘方法将网络数据流划分成多段行为向量,对具有自动收发行为的网络数据流和不具有自动收发行为的网络数据流采取不同精度的挖掘操作,输出网络恶意数据流,存储网络非恶意数据流,供下次挖掘使用。经实验验证可知,所研究的方法挖掘效率高、挖掘准确性高。     

基于BHO技术的恶意网页行为检测系统的应用研究

在恶意网页检测技术中引入 BHO 技术,构建一个恶意网页行为检测系统. 实际测试结果表明,基于 BHO 技术的恶意网页行为检测系统具有较高的效率和准确率.     

基于遗传算法的蜜罐系统

入侵诱骗系统作为一种网络安全工具,其价值在于被扫描、攻击和入侵时,通过创建一个高度可控的攻击环境,从而捕获尽可能多的入侵信息.基于这些信息,分析入侵行为,预防更多的恶意破坏,从而更有效的保护网络.介绍一种基于遗传算法的蜜罐系统,其关键技术包括隐蔽的数据捕捉和基于遗传算法的行为分析技术.实验证明,该系统能有效捕捉恶意行为,防御多种新型攻击.     

基于Linux的网上信息侦听与分析系统的设计与实现

随着Internet的发展,网络上的信息正在以惊人的速度增加,人们充分感受到海量数据所带来的种种便利.但随之而来的,网络上各种非法信息也在迅速蔓延,主要体现在不健康信息和恶意信息的大量涌现.所以,如何有效地屏蔽网络上的非法信息一直是计算机网络领域的研究焦点之一.因此针对以上所提到的两类非法信息,提出相应的解决方案,即建立基于Linux平台的网上信息侦听与分析系统.主要论述主流网络协议的分析技术,网络数据包的接受构建响应技术,TCP/IP数据包还原技术,入侵检测原理以及基于Linux平台的网上信息侦听与分析系统的具体设计与实现.     

食品安全大数据的融合及分类并行处理技术研究

食品安全大数据具有多源、高层次、强关联等特征,通过对食品安全大数据挖掘处理可快速高效地发掘数据的潜在价值,帮助提高食品安全态势感知及预测、病因性食品关联等综合分析能力.对食品安全大数据的融合及分类并行处理技术进行综述.介绍了食品安全大数据的来源、类型和特征并总结其关键处理技术;阐述了食品安全大数据预处理方法即数据融合技术;归纳了食品安全大数据挖掘技术,包括并行处理的三种计算模型以及多种聚类方法,如减法聚类、K-Means经典聚类、核聚类及谱聚类等;最后,对食品安全大数据未来的挑战和研究方向进行总结和展望.     

网络安全态势感知综述

网络安全事关国家安全和经济社会稳定,网络安全态势感知作为一种高效智能的新时代网络安全防护体系,正在得到中外学者的高度关注和广泛研究。从态势感知的发展历程和相关概念出发,对网络安全态势感知的现有研究进行了梳理与对比,根据一种基于数据融合的网络安全态势感知框架,总结分析了网络安全态势提取、网络安全态势评估、网络安全态势预测3个层面的主要技术优缺点,并据此对其未来发展方向进行了分析与展望。     

铁路运输态势推演系统架构及关键技术研究

在分析国内外铁路运输态势推演系统研究现状的基础上,提出了铁路运输态势推演系统(Railway Transportation Situation Deducing System,RTSDS)架构,探讨了 铁路运输生产关键数据实时采集和融合、铁路日常运输综合态势感知指标构建及评价、基于大数据的运输日常生产态势演化及预警等关键技术,初步开发了基于实时大数据的铁路货运日常运输生产总体态势推演原型系统,为进一步研发实际生产系统,更精准掌控运输生产演化规律和预见可能出现问题,提升调度生产管理水平和运输效益提供技术支撑.     

浅析基于多元立体协同指挥调度的社会治理大数据平台的应用设计

本文对基于多元立体协同指挥调度的社会治安综合治理大数据平台进行分析和探讨,论证利用智能感知技术和融合通信技术,结合深度学习派单算法,搭建以事件管理工作为基础的社会治理大数据平台的可行性。