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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘蓬勃 彭海德 赵剑 贾博文 范科峰
随着智能网联汽车技术的发展，其信息安全问题也日益凸显，面向智能网联汽车CAN网络入侵检测的需求，针对周期性攻击，提出了一种基于ID熵的检测模型，判断CAN网络通信的异常状态并对攻击ID进行定位；针对非周期性攻击，提出了一种基于支持向量机-数据关联性的入侵检测方案，并设计了车载CAN网络入侵检测装置。实验结果表明，对周期性攻击如重放攻击、DoS攻击和丢弃攻击的检测准确率为100%，对非周期性攻击如篡改攻击的检测准确率为97.14%。该装置可有效地检测CAN网络入侵行为，为智能网联环境下的整车信息安全提供有力保障。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
徐慧 郭青青 秦正斌
随着软件定义网络（SDN）技术的不断发展，SDN面临着日益增多的网络安全威胁。因此，及时检测SDN面临的各种网络攻击，对于解决SDN的安全问题显得至关重要。针对这一问题，尝试建立SDN的入侵检测模型，对SDN的入侵数据流量进行甄别。首先在改进海鸥优化算法寻优能力的基础上，设计基于改进海鸥优化算法的特征选择方法对数据集进行降维，进而设计基于改进海鸥优化算法的SVM参数优化方法对SVM模型进行优化，最终利用提出的这两种方法构建SDN入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上的特征选择实验准确率为0.945，在UCI数据集上的参数优化实验准确率在0.820以上，在In SDN数据集上SDN入侵检测准确率为0.954。由实验验证结果可知，提出的SDN入侵检测模型可有效地检测出SDN网络的入侵流量，为SDN网络提供了更好的安全保障。
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
王建军 刘乐姗 李子坤
针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。
关键词：
入侵检测 卷积神经网络 协议分层
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
彭国星
在数据挖掘技术应用于入侵检测的研究中,分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法尚不多见。为改善入侵数据增加后,更新算法的效率问题,提出一种基于分布式入侵检测的关联规则快速更新算法TDUA(Trivial Distributed Update of Association rules)。算法引入强频繁项目集概念,有效地修剪候选项目集数目,采用共享模式的体系结构,具有通信代价较小,挖掘效率较高的特点。并从理论与实验两个方面验证了算法适应在高速大流量的分布式网络环境下快速准确地建立入侵检测模型。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
邓斌 李新月
随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出问题。网络入侵检测技术是网络安全和信息安全中的重要技术手段。通过分析多种网络入侵检测技术的概念与原理,给出了网络入侵检测技术的发展方向。
关键词：
网络安全 防火墙 网络入侵检测
[期刊] 物流技术
[作者]
梁磊
为了提高仓储管理体系的网络防御性能,有效屏蔽基于物流应用网络的信息盗取、信息篡改、信息损毁等网络入侵行为,提出了一种入侵检测系统在仓储管理网络中的构建策略,给出了仓储管理网络的应用架构;根据不同的仓储应用网络给出了相应的入侵检测部署规划;并对干路、旁路入侵检测步骤进行了系统描述。最后,通过模拟实验及结果分析验证了方法的可行性。
关键词：
仓储管理 入侵检测 网络安全 部署规划
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
乜国雷
针对入侵检测系统中数据噪音干扰、响应速度难以与网络速度的增长保持同步、入侵模式不断变化和判别知识库不完备等问题,提出了一种基于本体映射的网络自适应入侵检测系统模型.在该模型中,数据信息和知识元经过训练形成本体知识库,同时对可预测和已知的特征数据进行挖掘,形成特征库;对于待测数据集进行本体训练,对其本体和本体知识库进行映射,相似度低于系统安全阈值的数据集参考特征库进行特征分析,若属于用户误用操作,给予建议,否则,属于异常数据,予以报警;每次检测结束,对本体库和特征库进行实时更新.该模型通过本体映射模糊判断和特征库具体分析相结合的方式,有效的提高了检测效率和预警率.
关键词：
入侵检测 本体 相似度 特征分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
何捷舟 刘金平 张五霞 肖文辉 唐朝晖 徐鹏飞
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
[期刊] 统计与决策
[作者]
苗世迪 滕春贤 鄢章华
文章通过分析国内外供应链的研究现状,针对当前汽车制造业供应链存在的问题,首次从供应链与供应链之间合作竞争的角度,借助于变分不等式理论构建了汽车供应链链际竞争模型,通过对胜出链的求解,为汽车制造企业的科学决策提供了的依据。
关键词：
SCE 变分不等式 汽车制造业
[期刊] 工业工程
[作者]
张子健 陶小木 熊雪霞
针对由入侵检测及入侵防御子系统所构成的网络空间供应链安全体系,研究供应链上下游企业共同投资安全体系构建的合作协调机制。考虑入侵防御子系统和入侵检测子系统的投资存在成本互补效应,分析了供应链福利最大化情况下的入侵防御子系统和入侵检测子系统的最优安全努力水准,并探讨了离散决策情形下安全体系构建的投资决策机制,以及供应商与零售商共同负责入侵检测与入侵防御子系统的投资决策机制。在此基础上,设计了供应链安全体系构建投资的奖惩协调机制,实现了上下游对不同子系统投资的协调与合作。
关键词：
网络安全 供应链 互补效应 机制设计
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 李航
针对现有恶意节点检测方法对无线Mesh网络恶意节点检测效率低的问题,该文提出一种基于移动Ad-hoc网络更优方案(better approach to mobile Ad-hoc networking,BATMAN)路由协议的恶意节点检测模型(malicious node detection model based on BATMAN,MNDMB)。在无线Mesh网络中使用BATMAN路由协议,在网络节点上安装源节点消息解析模块,根据解析模块生成的参数和相应阈值的比较判断出可疑节点,通过一致性投票机制计算
[期刊] 统计与决策
[作者]
单锐 刘琛
在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会因为异常数据导致模型不稳定,为提高神经网络模型对时间序列的预测准确度和模型的稳定性,文章提出了一种基于后验异常检测的门控循环单元(Gated Recurrent Unit GRU)在线学习模型。该模型在网络在线学习前加入基于贝叶斯的后验异常检测算法,从而避免在线网络模型利用异常值迭代。经过30次实验的平均结果显示,加入后验异常检测的GRU网络在线学习模型要优于离线模型。而没有异常检测算法的模型则在异常值出现后会短期失效,虽然在随后正常数据的到来会逐渐修正模型,但最终的准确度反而不如离线模型,因此模型有效地提高了准确性和稳定性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王慧
提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。
关键词：
BP神经网络 灰色理论 预测
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李晓辉 郭本海 雷雅嵘
基于新能源汽车产业链，构建产业价值流动GERT网络模型，分析产业价值流动和价值增值基本过程，据此设计新的新能源汽车积分分配方案。若根据产业链主体基础价值增值贡献分配积分（基础方案），动力电池等环节价值增值贡献大、获得新能源汽车积分多，电机、电控等环节价值增值贡献小、获得积分相对较少；根据敏感性分析结果改进的积分分配方案表明（改进方案），由于“技术研发投入”对电机、电控环节价值增值影响显著，适度改变“技术研发投入”作用强度，可大幅提高电机、电控环节价值增值贡献度，使之获得更多新能源汽车积分。为落实新的积分分配方案，应重新确定积分分配对象，以价值增值贡献为标准分配积分，并采取可行措施弥补整车企业积分分配损失。
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