引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法

对网络攻击信号进行盲分离,实现对攻击信号的准确有效检测。传统的网络攻击信号检测算法使用时频分析方法,提取非平稳群攻击信号的时频特征,实现信号检测,但算法把网络入侵检测正确率作为约束目标函数进行同步最优特征子集求解,复杂度较高,提出一种引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法。采用时频分析Viterbi算法,得到信号谱的平均频率等于瞬时频率的时间平均,根据合同变换矩阵,对攻击信号进行离散数据解析化处理,构建网络攻击信号的解析模型,得到网络统计信号在多复变边界条件下的时频特征,实现盲分离算法改进。仿真实验表明,该算法能有效实现对网络攻击信号的盲分离,盲分离结果能准确反映网络攻击信号的内部特征,提高了对网络攻击信号的检测能力,对攻击信号的检测性能有所提高,保证了网络安全。     

Lorenz混沌异步跟踪深度伪装网络攻击信号最优检测

提出采用Lorenz混沌系统异步跟踪优化期望最大化高斯混合模型算法实现对低信噪比下深度伪装的网络攻击信号最优检测。通过提取待检测网络数据流参数向量和正常数据流参数向量的差值为特征,使用高斯混合模型并与期望最大化算法相结合,设计Lorenz混沌异步跟踪检测算法,对网络数据流进行建模和检测。仿真结果表明改进的检测算法能有效去除不是攻击信号的伪峰,相比Hough变化检测算法,能更加正确地检测非法攻击信号,信噪比为-15dB下,不同异步攻击中的检测概率就能达到100%,实现检测性能最优,尤其适用于信噪比极低的深度伪装网络攻击环境中对攻击信号的检测。研究成果为网络安全防御及应用具有巨大的理论参考价值。     

网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计

对网络攻击信号检测中,需要对网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计,提高攻击信号检测性能。传统方法采用伪随机时频跳变的信息容量估计方法实现阈值估计和攻击信号检测,当攻击信号为非线性谐振信号时,检测性能不好。提出一种改进的网络威胁态势预测的抗体虚警概率阈值估计算法。构建多路复用器输入输出网络威胁态势预测算法,通过病毒信息特征预处理为免疫性分析提供信息特征数据基础。得到网络跳变向量和观测向量的标准正态阈值,将网络接收端和发送端数据的信息熵作为信道传递向量函数,在人工免疫进化过程中实现对免疫节点的抗体的虚警概率阈值估计,提高网络攻击信号的检测性能,降低网络威胁态势抗体虚警概率。仿真实验得出,该算法得到的估计结果精确,有效提高了攻击信号的检测性能,确保网络安全。     

网络波动攻击中的小扰动入侵源定位算法仿真

在网络持续波动攻击中出现一种小扰动信号,由于该类攻击信号的振幅不大,常规的检测算法难以有效定位检测,无法保证网络安全。提出一种基于小扰动多普勒扩散参量估计的网络波动入侵源定位检测算法。首先进行网络攻击模型构建,分析网络攻击信号的小扰动振幅特性,由于高阶累积量对噪声有盲分离作用,利用高阶累积量切片对小扰动入侵信号的能量聚集和噪声抑制特性,引入高阶累积量后置处理算子,进行小扰动入侵源定位聚焦,采用DOA参量估计算法进行网络攻击信号的多普勒扩散参量估计,实现对小扰动入侵源定位和检测。仿真结果表明,采用该算法能有效实现了对网络波动攻击的小扰动入侵信号的准确定位和检测,分离出振幅较小入侵信号,检测准确率较传统方法高。     

引入累积量后置处理的弱性网络攻击敏锐检测

利用高阶累积量切片对调频信号能量聚集和噪声抑制的特性,引入高阶累积量后置处理算子,提出一种新型的微弱性网络攻击信号高敏锐度检测算法。算法有效分离攻击信号的时频耦合,首先把信号采用离散分数阶傅立叶变换实现离散化处理,然后利用高阶累积量切片算子对攻击信号在分数阶傅立叶域上进行后置能量聚集,增大信号累积量,有效抑制了合法网络信号的背景干扰。仿真实验表明,新算法能在-15 dB低信噪比背景下,有效检测出隐蔽性很强的弱性网络攻击信号。能有效应用到计算机网络安全防御和对抗中。     

类似形状匹配的WVD网络隐性攻击信号检测

结合Hough变换的类似形状特征,提出一种考虑类似形状匹配的改进的WVD网络隐性攻击信号检测算法WVD-Hough检测算法,算法实质上基于类形状匹配的检测技术,把图像空间中的直线检测问题转换为参数点的检测问题,实现在参数空间中的检测任务。对两类典型的隐性网络攻击信号进行滤波提纯分析和检测实验,仿真实验表明,新的WVD-Hough网络攻击信号检测方法能有效提纯待检测信号,滤波效果良好,得到谱分析中间脊线清晰,信号成分时频聚集性很高,能有效去除合法信号的干扰,挖掘出隐性攻击信号。     

衰落噪声干扰下网络攻击数据散布特征挖掘算法

提出一种基于随机近场混叠谱分析的网络攻击数据散布特征挖掘算法,实现对衰落噪声干扰下的网络攻击信号的准确检测。采用自适应陷波器对衰落干扰噪声进行滤波降噪预处理,提高了待检测信号的纯度,进行随机近场混叠谱分析,采用时频分析方法进行攻击信号的时延估计,提取随机近场混叠谱特征,实现网络攻击数据散布特征挖掘优化。仿真实验表明,采用该算法能有效提取在强衰落噪声干扰下的网络攻击数据时频散布特征点,特征聚焦性能明显,提高了对网络攻击数据的检测性能。     

基于频谱混迭预畸变效应的DoS攻击准确检测

传统的单谱脉冲响应信号畸变检测方法无法对DoS网络攻击信号实现有效检测,提出一种采用幅度和频率对应关系双线性变换的信号检测算法准确检测DoS网络攻击信号。利用格型陷波器线性预测特性,使DoS信号发出有效攻击前产生频谱混迭状态下的预畸变效应,及早发现攻击信号,达到有效准确检测的目的。仿真结果表明,采用该检测算法检测DoS网络攻击信号,检测性能很好,检测概率大幅提高,虚警概率为0,能有效应用到网络安全和信息对抗等领域。     

复杂进化网络的ipsweep攻击信号自校正分离

ipsweep攻击信号广泛存在于复杂进化网络系统中,对其实现自校正分离,进行攻击信号准确检测。传统算法采用PSO辨别树算法进行复杂进化网络的ipsweep攻击自校正分离算法设计,存在自适应差和检测性能不好的问题。提出一种基于Dopplerlet变换匹配投影ipsweep攻击自校正分离算法。提取攻击信号传播路径的随机概率密度特征,计算自校正分离属性的信息熵的预测值,提取信号在Dopplerle空间中相干点积功率累积尺度坐标,得到ipsweep攻击信号的自校正分离模型改进设计。仿真结果表明,该算法能有效提高对ipsweep攻击信号检测性能,传统算法的检测概率为63%,而该算法的检测概率为92%,检测性能提升明显,且能有效实现对ipsweep攻击信号Dopplerle空间谱检测。     

引入主频分离激励分析的网络漏洞检测算法

对网络漏洞进行有效检测,保障网络安全,传统方法采用攻击相位重组方法进行网络漏洞链路分析和检测,由于复杂随机阵列网络的端口的复杂性,导致漏洞检测准确性不好。提出一种基于主频分离激励分析的网络漏洞检测算法。构建了网络漏洞分布的阵列结构模型,对漏洞阵列的交换数据进行信号分析和融合处理,以此为数据依据采用主频分离激励分析方法进行漏洞检测算法改进,仿真结果表明,该算法能有效提高对网络漏洞的检测和数据跟踪性能,提高网络安全防御能力。     

网络病毒感染下振荡攻击数据混淆分离算法

通过对网络病毒感染下振荡攻击数据混淆分离,实现对网络病毒攻击数据的特征定位和提取,有效检测网络病毒数据。传统方法中对网络病毒感染下的振荡攻击数据的检测和分离方法使用行为特征分析和卡尔曼滤波方法,算法受到数据振荡和线性特征干扰的影响,检测性能不好。提出一种基于双线性本征波匹配的振荡攻击数据混淆分离算法,构建网络病毒感染振动攻击模型,提取攻击数据的信号模型特征,根据调解病毒样本序列的线性化程度,确定双线性本征陷波器频率参数和带宽参数,实现对信号的滤波,进而实现混淆分离算法的改进。仿真结果表明,该算法设计的滤波器进行振荡攻击数据的混淆分离,具有较好的抗噪能力和干扰抑制能力,对网络病毒攻击数据的混淆分离均方根误差较小,对病毒感染下的振荡攻击信号的检测性能较高,展示了其优越性能。     

一种用于网络攻击犯罪防范的数据包分配防护方法

网络攻击犯罪被认为是目前影响网络尤其是因特网安全的重要威胁之一,传统的数据包分配防护算法采用线性组合重传方式进行网络攻击犯罪的防范。但网络环境的波动性,使得接收方对信息产生的负反馈效应,导致数据包分配防护算法的均衡性差。提出一种用于网络攻击犯罪防范的数据包分配防护方法。采用分布式计算方法,并融合于随机网络编码方法,获取无线网络数据包的编码解码线性方程,利用方程中网络节点信息反馈机制,编码解码并优化重组网络数据包,提高网络数据包的分配防护性能。仿真结果表明,采用该算法有效降低无线网络数据包的分配误比特率,提高了网络数据包分配防护均衡性能,能够较好地应用于网络攻击犯罪的防范中。     

改进的阵元域波束形成网络纠缠入侵检测算法

对传统的波束域波束形成进行改进,提出一种改进的阵元域波束形成算法检测网络纠缠入侵信号。把传统的波束域旋转矢量的变换到阵元域中改善阵元域自适应算法的性能,利用纠缠入侵信号的特征值大于噪声的特征值这一性能,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,将求得权矢量投影于改进的阵元域的特征信号子空间。将求得权矢量投影于改进的阵元域的特征信号子空间,实现对网络纠缠入侵信号的检测。仿真实验表明,提出的改进的阵元域波束形成信号检测算法具有较好的自适应检测性能,计算量和信号检测稳健性有明显改善,在网络入侵检测中具有较好的工程实用价值。     

基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测

对网络入侵信号的准确检测,提高检测概率是保证网络安全的基础,传统检测方法难以实现对较低信噪比下的攻击信号的高效定位和检测,无法有效预测入侵信号的局部特征点,导致重采样,虚警概率和漏检概率较高。提出一种基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测算法,构建低信噪比下网络入侵信号模型,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,得到入侵信号的局部特征预测量和测量值,为了使得入侵检测适合线性实时处理过程,提高在低信噪比下的检测性能,采用卡尔曼滤波对结果进行修正,采用局部特征压缩采样判断入侵信号的联合特征,实现了对网络入侵信号的局部特征压缩采样检测。仿真结果表明,该算法检测性能较好,检测概率优于传统算法,展示了较好的应用价值,确保了网络安全。     

基于污点数据聚类的攻击调频信号虚警预估计

对网络攻击信号的线性调频建模和虚警门限预估计,是实现网络攻击信号检测的基础。传统方法采用路由数据交换的阵列信号聚类方法进行信号建模和虚警门限估计,由于攻击信号具有多波束自相似特征,导致虚警门限的预测精度不高。提出一种基于污点数据双模聚类的攻击调频信号虚警预估计算法,采用频率调制规律设计网络攻击信号模型,对攻击信号进行双线性核相位加权,得到脉冲压缩后的攻击信号二次调频信号输出。在双模聚类的时频平面内实现对信号检测能量的聚集,以改善信号分量聚集的尖峰,实现了对攻击调频信号的时间点与频率点的重组排列和特征分布估计,达到对虚警门限准确估计的目的。实验结果表明,该算法能有效估计攻击调频信号的虚警门限,对网络攻击信号的虚警门限的预估计精度达到98.5%,提高了对攻击信号的参数估计和信号检测能力,提高检测概率,优越性明显。     

多分簇网络攻击伪装数据时间延迟控制算法

对多分簇网络攻击伪装数据时间延迟控制,延迟攻击时间,为实现攻击伪装数据的准确检测提供时间差。传统方法采用均匀分布控制方法实现对攻击数据的时间延迟,当攻击数据具有非均匀和非线性特性时控制效果较差。提出一种基于独立自相成分分析的多分簇网络攻击伪装数据时间延迟控制算法。首先构建一个基于多分簇框架的网络攻击模型,在时间-尺度二维平面上,采用一个酉正性特征分解模型表示出待检测信号的时频向量,使用不同的尺度观察信号攻击过程中分布的位置和尺度参数,得到检测问题的最佳检测器为副本相关积分检测器,最大限度对各独立变量进行自相成分表征,得到伪装数据的时间延迟控制系统。仿真结果表明,该算法能有效实现网络攻击伪装数据的时间延迟,提高检测性能,保证网络安全。     

不稳定网络跳变单频脉冲包络瞬时值统计方法

在网络转网和切换中,常会出现不稳定网络跳变信号,其以单频脉冲的形式造成网络波动,影响网络稳定与安全。对该类单频脉冲包络瞬时值有效统计,可以采用脉冲抵消方法抑制波动,提高网络性能。提出一种基于单元散射混响统计学模型的不稳定网络跳变单频脉冲包络瞬时值统计方法。构建网络跳变单频脉冲混响统计模型,进行脉冲信号混响建模,得到混响信号在网络组网及不稳定跳变中产生的脉冲响应。采用单元散射混响统计学方法对传统的包络瞬时值统计算法进行改进。研究结果表明,采用该算法,能有效统计不稳定网络跳变单频脉冲包络的瞬时值,统计结果准确,有效反应包络变化,为下一步采用脉冲抵消方法抑制波动奠定基础,提高网络性能。     

采用线性叠加细节捕捉的网络自干扰盲辨识算法

在大规模多输入多输出(MIMO)网络中,中继发送端和接受端之间的自干扰降低了网络系统信道容量,严重影响了系统的传输性能,为解决这一问题,需要对网络自干扰信号的盲辨识。提出一种基于线性叠加细节捕捉的网络自干扰盲辨识算法,构建网络中继发送端和接受端的自干扰产生与信号模型,设计全双工中继网络通信系统模型,进行MIMO网络数据交换控制,进一步采用线性叠加细节捕捉方法,构建前馈滤波器,对信号进行前置处理,提高滤波增益,设计线性叠加函数,实现干扰信号的细节特征捕捉,根据信息分配原则,实现网络自干扰盲辨识算法改进。仿真结果得出该算法的盲辨识云图能有效识别网络自干扰信号,并实现信道区分和干扰滤波处理,信号云图特征明显,能达到辨识信道和均衡信号的要求。信道容量和检测性能等指标优越于传统方法,展示了其有效性,具有较高应用价值。     

基于SVM和DS证据理论的网络攻击检测研究

为了解决传统网络攻击检测算法存在的检测准确率低等问题,提出了一种基于SVM和DS证据理论的网络攻击检测算法。该算法首先利用样本主特征进行检测,当数据出现模糊分类时,利用辅助特征和DS证据理论对数据的隶属度进行重新划分,有效改善了经典SVM算法的模糊分类问题。仿真结果表明,带有修正机制的SVM算法对于网络攻击检测,尤其是攻击类型未知的数据,检测准确率明显提高,平均到了95%以上,算法的整体性能表现优良。     

基于高斯差分双线性映射的导频对称加密方法

在保密通信中,导频信号需要通过加密方法实现同步控制,传统方法对保密通信的同步导频控制信号加密采用Co-training监督学习加密算法,无法获得足够泛化性能的控制密钥,承载信息信号所引起的导频信号的抗噪性能差,加密性能不好。提出一种基于高斯差分双线性映射的改进的training监督学习导频对称加密方法,构建半监督学习算法及驱动-响应式导频信号保密通信系统,引入SVM监督学习辅助策略和富信息策略到Tri-training学习过程,构建高斯差分双线性映射构建Sprott系统,得到导频加密信号的平面奇怪吸引子,构建保密通信的调制、解调与反向导频对称加密同步控制算法。仿真实验表明采用该算法进行导频信号对称加密,能使得通信系统中已调信号实现同步控制,又能承载信息加密传输,使其独立完成信道传输两端通信收发,抗噪性能和准确性较优。