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。     

强干扰多载波雷达信号幅度检测算法

在强干扰环境下对多载波雷达信号的幅度检测是实现空中目标打击的关键技术。传统方法中,对雷达信号的幅度检测采用时频耦合算法,如果信号和背景噪声有很强干扰和多载波特征时,检测性能不好。提出一种基于分数阶Fourier时频耦合的信号幅度检测算法。构建强干扰环境,描述雷达信号的宽度和深度等特征量,对多载波雷达信号进行分数阶Fourier变换,对目标回波的尺度和时延进行估计,求解相位模糊数搜索结合解,得到雷达信号参数相位补偿结果,根据雷达信号特征量聚点塑造特征量模型运算雷达信号的特征量聚点,获取高特征量聚集区域,通过后置的高阶累积量切片,使信号的累积量增大,而噪声被抑制提高了检测精度。仿真实验表明,算法的检测概率较高,幅度检测能很好地跟踪信号幅度的变化。     

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。     

基于自然对数似然分解的频域展宽信号能量聚集

主动声呐自导系统发出的回波信号表现为一种频域展宽信号,对频域展宽信号的准确检测是实现声呐精确探测的技术难题。传统方法中采用分数阶傅立叶变换方法设计检测算法,声呐自导系统径向运动过程中的回波与样本之间的失配导致检测性能下降。利用自然对数变换对线性调频信号的能量聚焦特性,提出一种基于自然对数似然分解的频域展宽信号能量聚集方法,构建主动自导系统回波频域展宽信号模型构建,进行算法改进设计,实现对主动声呐自导系统回波信号的准确检测。仿真实验结果表明,算法能使回波信号在自然对数频域产生明显的能量聚集,提高检测性能,检测概率较传统方法提高明显。     

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。     

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。     

基于EMA和Lorenz系统同步的网络攻击检测

对新型网络攻击信号进行准确有效检测的问题已有许多研究。网络攻击信号更新变化迅速,严重影响了网络环境的安全稳定,传统的网络攻击信号检测算法如ARMA模型算法检测性能不够理想。采用非线性信号处理的方法,基于期望最大化算法的高斯混合模型,结合Lorenz混沌系统进行同步控制,提出了一种改进的网络攻击检测算法。对网络数据流进行建模并检测,将差值这个特征作为混沌同步控制量,进行检测和判决。仿真结果表明改进的检测算法能有效检测网络攻击信号数据库中最新的5类攻击信号,与ARMA算法进行检测性能比较,检测概率同等条件下提升幅度明显,最高为15%以上,在网络攻击安全防御中展现优越的应用性能和前景。     

基于随机近场谱混叠的网络攻击慢变衰落仿真

网络攻击源在混合Rayleigh-Rician信道下,具有慢变衰落特性,描述这种慢变衰落特性,对攻击源的多普勒频移进行离散化处理,可以实现对网络攻击源的准确定位和信道拦截。提出一种基于随机近场谱混叠的网络攻击源慢变衰落仿真模型,首先进行系统和信号模型构建,在相干点积功率累积尺度坐标中,得到空间采样的不确定性增量,提取网络攻击源随机近场谱特征。采用混叠谱估计方法构建多源近场攻击源的慢变衰落状态模型。仿真表明,算法能有效描述网络攻击源的慢变衰落特性,层析结构特征明显,定位均方根误差较传统方法减小。     

海杂波统计特性分析及海面动目标检测

利用IPIX雷达回波数据分析了海杂波的统计特性.并利用LFM信号在分数阶Fourier域良好的能量聚集性,提出基于分数阶Fourier变换的海面动目标检测方法.此方法能较好的聚集动目标回波能量,而对海杂波回波的能量聚集不明显,可以较好的检测出动目标.最后采用实测海杂波数据做了仿真分析,证实了此方法的有效性.     

基于分数阶Fourier变换的局部放电去噪方法

为了提取局部放电信号的特征,提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的局部放电噪声抑制方法。首先对含有白噪声的局部放电信号做分数阶Fourier变换,在分数阶Fourier变换域内,随着阶次p的变化,信号能量谱呈现不同的时频聚集性,利用最小均方误差准则扫描到最优分数阶Fourier变换域,然后根据法则利用小波分解算法得到的噪声强度在最优分数阶Fourier变换域内对含噪信号进行去噪处理,从而抑制噪声干扰。相比传统小波去噪算法,该方法具有自适应性强,且处理效果明显等优点。分别对仿真信号和实际信号进行分析,验证了本文方法的有效性与可行性。     

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。     

一种基于能量门限自适应估计的固定背景的提取

本文分析了以往利用图像块能量、高阶累积量建立背景约束的准则。考虑到能量块门限为定值的不足，对能量块门限进行自适应估计，实验结果表明这种算法兼顾了实时性和精确性，能有效地对固定背景的进行提取。     

基于四阶累积量对角切片的水下目标检测

本文针对目标噪声中可能含有对称分布信号的情况,结合三阶统计量具有抑制对称分布信号的特点,提出了用四阶统计量对水下目标噪声进行检测,构造了基于四阶累积量对角切片的检测统计量,并运用该方法对模拟舰船目标信号和潜艇模型信号进行分析,并与双谱方法的检测结果进行了比较。结果表明:基于四阶累积量的检测方法优于双谱检测方法,且具有更小的计算量。     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

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。     

网络撞库攻击信息特征潜在博弈欺骗鉴别算法

网络撞库攻击是一种从数据库中导出数据的攻击方式,通过网站入侵,非法实现对用户信息的窃取和修改,如何更好提高网络安全,提出一种改进的网络撞库攻击信息特征潜在博弈欺骗鉴别算法。首先构建信号模型,采用博弈论方法,对攻击行为的欺骗性进行鉴别,得到网络区分服务等级的服务质量量化函数,从而实现对撞库攻击信号的欺骗性鉴别,利用非单调性决策博弈方法,给出网络威胁离散度状态方程,得到骗性判别的鉴别函数,统计撞库攻击行为的参与者,构建接入网络的优服务质量函数,提取出有用的规则性异常数据特征,并结合后置分类处理和数据处理,实现对攻击信号的准确检测和欺骗信号的鉴别。仿真实验表明,采用该方法,能有效鉴别出网络撞库攻击信号的实质信息特征和欺骗信息特征,对攻击信号的检测性能优越,提高了鉴别准确率,提高了网络服务的质量。     

基于分数傅立叶变换的图像数字水印算法研究

以静止图像为研究对象,文章提出了一种离散分数傅立叶变换（DFRFT）域的图像数字水印算法,该算法通过对载体图像进行某个级次的分数傅立叶变换,将加密水印嵌入到载体图像的分数傅立叶谱中,从而得到含水印的图像。实验结果表明,该算法实现了水印图像的不可见性,同时对常见的图像攻击具有较好的鲁棒性。     

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。     

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。     

用于计算离散分数阶傅立叶变换的MA-CDFRFT算法改进

基于中心类型DFT矩阵特征分解的MA-CDFRFT(Multiangle Centered Discrete Fractional Fourier Transform)算法在计算一组离散分数阶傅立叶变换DFRFT(Discrete Fractional Fourier Transform)时充分利用FFT运算来减小运算量。结合偶数点离散傅立叶变换DFT(Discrete Fourier Transform)运算的对称性原理，通过数学推导将MA-CDFRFT算法中的一维对称性扩展到频率和变换阶数的二维平面上。利用这个二维对称性原理，改进算法将原算法的主要计算量减小了一半左右。仿真测试结果证明了改进算法的正确性。