为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检的网络入侵检测模型。利用K-means算法对多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现了顶层核心集的...为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检的网络入侵检测模型。利用K-means算法对多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现了顶层核心集的快速准确定位,简化了算法的计算复杂性。然后,将KM-Mul CA算法应用到入侵检测模型,最后采用KDD Cup 99数据集进行仿真实验。结果表明,本模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。展开更多
云存储平台是多租户共享环境,能否实现其中不同租户数据之间的有效安全隔离成为了用户最为关心的问题.以RBAC(Role Based Access Control)策略为基础,结合组织标签和多种安全属性的逻辑组合,提出一种灵活的访问控制策略,它一方面保证云...云存储平台是多租户共享环境,能否实现其中不同租户数据之间的有效安全隔离成为了用户最为关心的问题.以RBAC(Role Based Access Control)策略为基础,结合组织标签和多种安全属性的逻辑组合,提出一种灵活的访问控制策略,它一方面保证云端不同企业之间数据的强隔离性,使某企业用户无法越权访问其他企业的用户数据;另一方面保证云存储企业内部数据的适度隔离,即可以根据公司自身的安全需求灵活定制企业内部策略.同时,引入虚拟组织的概念实现企业之间可能的数据共享;引入利益冲突的概念限制竞争企业之间的共享.给出了该策略在基于HDFS(Hadoop Distributed File System)的云存储架构中的原型实现.实验结果表明,该策略能够有效保障云存储平台多租户数据之间的恰当安全隔离.展开更多
文摘为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检的网络入侵检测模型。利用K-means算法对多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现了顶层核心集的快速准确定位,简化了算法的计算复杂性。然后,将KM-Mul CA算法应用到入侵检测模型,最后采用KDD Cup 99数据集进行仿真实验。结果表明,本模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。
