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面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法
被引量：
2
1
作者
沈伍强
梁哲恒
+2 位作者
张金波
沈桂泉
伍江瑶
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2148-2152,共5页
无线传感网络采用分布式控制方法,静态安全机制无法适应动态环境下的安全需求,并且无法实时响应安全威胁。为此,提出一种面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法。利用二进制算法选取传感网络节点中的历史特征信息子集并对其进行编...
无线传感网络采用分布式控制方法,静态安全机制无法适应动态环境下的安全需求,并且无法实时响应安全威胁。为此,提出一种面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法。利用二进制算法选取传感网络节点中的历史特征信息子集并对其进行编码,根据类内离散度和类间离散度的比值,选择不变的历史入侵信息传感数据特征。将入侵信息预设为动态观测序列,利用前向算法计算出无线传感网络所处的安全状态值,结合该值完成安全性动态预警。仿真结果表明,所提方法的数据篡改捕获率始终在97%以上、平均绝对误差及相对均方误差低于0.35、均方根误差小于1.35,能够有效动态预警,保护无线传感网络安全。
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关键词
无线传感网络
涉密信息动态预警
前向算法
类内离散度
类间离散度
历史入侵信息
异常链路
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职称材料
资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法
2
作者
梁哲恒
吴悦文
+4 位作者
李永健
张小陆
沈桂泉
苏林刚
刘均乐
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期738-746,共9页
大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜...
大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜索空间过大而容易陷入局部最优解的问题。针对该问题,提出了资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法,采用资源偏好敏感的随机森林模型作为贝叶斯优化方法的概率模型,以权衡配置选项空间较大时搜索的准确性和开销。实验结果表明,所提方法相比于全量配置搜索方法CherryPick,在搜索结果的准确性提升23%的同时,可减少25%~44%的搜索次数;相比于数据驱动的方法RP-CH,搜索结果的准确性相差10%,但平均搜索次数可有效减少78%。
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关键词
大数据应用
云配置推荐
资源偏好
主成分分析
贝叶斯优化
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职称材料
题名
面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法
被引量：
2
1
作者
沈伍强
梁哲恒
张金波
沈桂泉
伍江瑶
机构
广东
电网
有限责任公司信息中心
华南理工大学计算机科学与工程学院
南方电网网络空间安全联合实验室
信息中心
出处
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2148-2152,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61003228)。
文摘
无线传感网络采用分布式控制方法,静态安全机制无法适应动态环境下的安全需求,并且无法实时响应安全威胁。为此,提出一种面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法。利用二进制算法选取传感网络节点中的历史特征信息子集并对其进行编码,根据类内离散度和类间离散度的比值,选择不变的历史入侵信息传感数据特征。将入侵信息预设为动态观测序列,利用前向算法计算出无线传感网络所处的安全状态值,结合该值完成安全性动态预警。仿真结果表明,所提方法的数据篡改捕获率始终在97%以上、平均绝对误差及相对均方误差低于0.35、均方根误差小于1.35,能够有效动态预警,保护无线传感网络安全。
关键词
无线传感网络
涉密信息动态预警
前向算法
类内离散度
类间离散度
历史入侵信息
异常链路
Keywords
wireless sensor network
dynamic warning of classified information
forward algorithm
within-class scatter
interclass disper-sion
historical intrusion information
abnormal link
分类号
TP391 [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
资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法
2
作者
梁哲恒
吴悦文
李永健
张小陆
沈桂泉
苏林刚
刘均乐
机构
广东
电网
有限责任公司信息中心
南方电网网络空间安全联合实验室
中山供电局
中国科学院软件研究所
基础软件与系统重点
实验室
(中国科学院)
百度在线
网络
技术(北京)有限公司
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期738-746,共9页
基金
广东电网有限责任公司大规模智能电网设备的流式数据处理技术研究项目(037800KC23090006)
国家自然科学基金项目(62302489)。
文摘
大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜索空间过大而容易陷入局部最优解的问题。针对该问题,提出了资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法,采用资源偏好敏感的随机森林模型作为贝叶斯优化方法的概率模型,以权衡配置选项空间较大时搜索的准确性和开销。实验结果表明,所提方法相比于全量配置搜索方法CherryPick,在搜索结果的准确性提升23%的同时,可减少25%~44%的搜索次数;相比于数据驱动的方法RP-CH,搜索结果的准确性相差10%,但平均搜索次数可有效减少78%。
关键词
大数据应用
云配置推荐
资源偏好
主成分分析
贝叶斯优化
Keywords
Big data applicaiton
Cloud configuration recommendation
Resource preference
PCA
Bayesian optimization
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向无线传感网络的涉密信息安全动态预警方法
沈伍强
梁哲恒
张金波
沈桂泉
伍江瑶
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法
梁哲恒
吴悦文
李永健
张小陆
沈桂泉
苏林刚
刘均乐
《计算机科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
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参考文献
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