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多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法研究
被引量：
25
1
作者
唐赞玉
刘宏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第1期245-248,共4页
针对传统的网络安全态势评估方法一直存在评估偏差较大的问题,为了准确分析网络安全状况,提出一种新的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法。首先根据多阶段大规模网络攻击下的网络安全多数据源的特点,建立基于信息融合的多...
针对传统的网络安全态势评估方法一直存在评估偏差较大的问题,为了准确分析网络安全状况,提出一种新的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法。首先根据多阶段大规模网络攻击下的网络安全多数据源的特点,建立基于信息融合的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估模型;然后对大规模网络攻击阶段进行识别,计算网络攻击成功的概率和网络攻击阶段的实现概率;最后利用CVSS中的3个评价指标对网络安全态势进行评估。实例分析证明,所提方法更加符合实际应用,评估结果准确且有效。
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关键词
多阶段
大规模
网络
攻击
网络安全态势
评估方法
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职称材料
基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法
被引量：
5
2
作者
赵静
李俊
+4 位作者
龙春
吴玉磊
万巍
魏金侠
王显珉
《高技术通讯》
CAS
2023年第1期1-14,共14页
物联网(IoT)网关作为多种网络间异构数据传输与交换的关键节点近年来长期遭受大规模攻击,可靠性差,大规模流量处理延时大、抗攻击能力差等问题显著。而现有对物联网网关的可靠性研究主要集中在加密技术和可信认证机制方面,没有解决大规...
物联网(IoT)网关作为多种网络间异构数据传输与交换的关键节点近年来长期遭受大规模攻击,可靠性差,大规模流量处理延时大、抗攻击能力差等问题显著。而现有对物联网网关的可靠性研究主要集中在加密技术和可信认证机制方面,没有解决大规模攻击环境下物联网的可靠性及安全性问题。因此,本文提出了基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法,设计了可低功耗集成在物联网网关上并能够快速检测出大规模多步骤攻击的模型。首先,不同于传统的单一流量分类,本方法将相关流量聚合到一个包中,并利用基于信息熵相关性的特征增强算法提高检测准确率。其次,区别于传统的特征提取与约简方法,本文提出基于包内相似度的特征扩展方法,挖掘出隐藏的关联信息并能保证包内数据在噪声扰动下的不变性。最后,本文提出基于高斯混合模型(GMM)的特征压缩算法,将聚合包映射为一维向量并由此训练简单的卷积神经网络,以提高检测效率。实验结果表明,基于BagR-CNN检测模型在准确率、召回率和F1值等方面均优于目前对于大规模多步骤攻击的检测方法。同时,在模拟网关上运行时平均CPU利用率(不使用GPU)低于20%,证明该方法适合集成到网关而不影响网关正常的数据传输工作。
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关键词
物联网(IoT)网关
安全性
可靠性
大规模攻击
聚合包表示
卷积神经网络(CNN)
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职称材料
题名
多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法研究
被引量：
25
1
作者
唐赞玉
刘宏
机构
吉首大学信息科学与工程学院
湖南师范大学数学与计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第1期245-248,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61662025)资助
文摘
针对传统的网络安全态势评估方法一直存在评估偏差较大的问题,为了准确分析网络安全状况,提出一种新的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法。首先根据多阶段大规模网络攻击下的网络安全多数据源的特点,建立基于信息融合的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估模型;然后对大规模网络攻击阶段进行识别,计算网络攻击成功的概率和网络攻击阶段的实现概率;最后利用CVSS中的3个评价指标对网络安全态势进行评估。实例分析证明,所提方法更加符合实际应用,评估结果准确且有效。
关键词
多阶段
大规模
网络
攻击
网络安全态势
评估方法
Keywords
Multi-stage large-scale network attack
Network security situation
Assessment method
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法
被引量：
5
2
作者
赵静
李俊
龙春
吴玉磊
万巍
魏金侠
王显珉
机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学计算机科学与技术学院
College of Engineering
广州大学人工智能与区块链研究院
出处
《高技术通讯》
CAS
2023年第1期1-14,共14页
基金
国家自然科学基金(62072127)
京津冀协同创新区综合科技服务平台研发与应用示范(YFB1405100)资助项目。
文摘
物联网(IoT)网关作为多种网络间异构数据传输与交换的关键节点近年来长期遭受大规模攻击,可靠性差,大规模流量处理延时大、抗攻击能力差等问题显著。而现有对物联网网关的可靠性研究主要集中在加密技术和可信认证机制方面,没有解决大规模攻击环境下物联网的可靠性及安全性问题。因此,本文提出了基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法,设计了可低功耗集成在物联网网关上并能够快速检测出大规模多步骤攻击的模型。首先,不同于传统的单一流量分类,本方法将相关流量聚合到一个包中,并利用基于信息熵相关性的特征增强算法提高检测准确率。其次,区别于传统的特征提取与约简方法,本文提出基于包内相似度的特征扩展方法,挖掘出隐藏的关联信息并能保证包内数据在噪声扰动下的不变性。最后,本文提出基于高斯混合模型(GMM)的特征压缩算法,将聚合包映射为一维向量并由此训练简单的卷积神经网络,以提高检测效率。实验结果表明,基于BagR-CNN检测模型在准确率、召回率和F1值等方面均优于目前对于大规模多步骤攻击的检测方法。同时,在模拟网关上运行时平均CPU利用率(不使用GPU)低于20%,证明该方法适合集成到网关而不影响网关正常的数据传输工作。
关键词
物联网(IoT)网关
安全性
可靠性
大规模攻击
聚合包表示
卷积神经网络(CNN)
Keywords
Internet of Things(IoT)gateway
security
dependability
large-scale attack
bag-representation
convolutional neural network(CNN)
分类号
TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.44 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法研究
唐赞玉
刘宏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BagR-CNN检测模型的物联网网关安全加固方法
赵静
李俊
龙春
吴玉磊
万巍
魏金侠
王显珉
《高技术通讯》
CAS
2023
5
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职称材料
已选择
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引证文献
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