计算机信息技术在互联网安全的应用研究

随着计算机信息技术以及网络的发展,使人们对网络使用的效率提高,通过大数据时代的趋势引导,网络安全技术也得到了越来越多的重视,通过加强计算机网络的安全,对互联网使用有着重要的作用。对计算机信息技术在互联网安全的应用进行了阐述。     

构建支撑网络安全态势感知的大数据平台

网络安全态势感知系统有助于用户准确感知所在网络安全情况,从而准确做出安全规划和决策。现阶段的技术水平在一定程度上制约了安全态势感知的应用。本文重点阐述了构建网络安全态势感知系统所涉及的大数据平台关键技术,旨在为搭建网络安全态势感知的用户提供借鉴。     

基于多步攻击下的网络安全态势评估分析

随着互联网的不断发展,网络给人们带来便捷的同时也存在一些安全隐患问题。对网络安全的攻击有很多种方式,为了更好地的对网络安全态势进行评估,就需要结合网络中的报警数据对其进行因果分析,识别出攻击的意图与当前的攻击阶段,本文主要阐述网络安全态势评估的基础,然后找到网络安全隐患的问题,针对主机的漏洞与配置信息,对网络安全态势进行评估。通过构建模型,根据攻击的次数、频率,对网络安全进行进一步的预测,使其能够更加准确地反映出攻击的情况,对网络安全态势预测的结果进行整理,提高预测的准确性。     

引入自适应转发控制的网络安全态势预测

在云计算环境下大规模网络安全态势预测决定了云数据计算和存储的准确有效运行。传统的网络安全态势预测方法采用灰阶模型人工免疫预测方法,需要给出当前和过去的安全态势值,网络安全管理被动。提出一种引入自适应转发控制策略的大规模网络安全态势预测算法,建立层次化网络安全模型,计算网络安全态势值,引入转发控制机制,控制不同节点传输性能和不同网络环境下的转发条件,求得相邻节点的网络威胁指数,并进行人工免疫进化,得到安全态势预测回归方程,实现安全态势预测。实验结果表明,采用该方法进行大规模网络安全态势预测,能准确预测出攻击强度和安全态势值,预测精度提高,自适应性和实时性能较好,在云计算下大规模网络安全防御等领域具有很好的应用价值。     

基于MCS-RELM的网络安全态势预测模型

为了提高网络安全态势的预测准确性,提出一种改进布谷鸟搜索算法和正则极限学习机相融合的网络安全态势预测模型。首先将一维的网络安全态势数据重构成多维时间序列,然后将训练样本集输入到正则极限学习机进行学习,并采用改进布谷鸟搜索算法优化输入权值和隐含层阈值,建立网络安全态势预测模型,最后采用Honeynet数据集对模型性能进行测试。结果表明,相对于其它网络安全态势预测模型,本文模型可更加准确描述网络安全态势的变化趋势,不仅提高了网络安全态势预测准确性,而且加快了建模速度,可以满足网络安全态势在线预测要求。     

工业互联网安全评测数据隐私保护与共享方法

[研究目的]工业互联网安全评测是企业网络安全防护的重要环节,如何在有效保护企业隐私信息不泄露的同时,对评测数据进行安全共享是亟需解决的关键问题。[研究方法]构建了一种基于区块链的工业互联网安全评测数据共享模型,设计了链上链下数据协同的评测数据隐私保护和共享流程。为挖掘评测数据价值,提出了基于贝叶斯网络的隐私保护评测结果预测方法,利用分箱技术对评测数据进行分段离散化处理,设计了评测结果预测贝叶斯网络生成算法和隐私保护评测结果预测算法。[研究结论]实验结果表明,当评测结果分为2类或3类、合格判定概率为70%时,预测准确率较高,为工业互联网安全评测数据的安全共享和进一步发挥评测数据的价值探索了新的途径和方法。     

基于G-K算法的网络安全态势预测模型

针对普通Kalman算法在网络安全态势预测中对初始数据的依赖性较高,且预测精度不够高的问题,本文提出了一种基于G-K算法的网络安全态势预测模型。首先利用灰关联熵分析方法选出影响网络安全态势的关键因素,然后结合关键因素建立网络安全态势的多元关系模型,最后选用KDD-cup99的部分数据作为实验数据源对改进算法进行实例仿真。结果表明,G-K算法能够快速跟踪网络安全态势的变化趋势,预测精度优于普通Kalman算法。     

5G网络中工业互联网运维安全问题研究

5G技术和工业互联网的发展推动了工业生产力不断提高,网络安全技术的革新和普及也带来了新的挑战。因此5G网络在工业领域应用范围不断拓宽的同时,还需要加强对网络安全问题的研究。对5G技术在工业互联网中的关键技术进行分析,提出5G网络在工业互联网安全中的对策,为相关行业解决工业互联网安全问题提供参考。     

预见式网络财务系统安全形势评估方法研究

针对当前预测模型只能对过去和现在网络安全态势进行分析,不能对将来网络安全态势进行预测的缺陷,提出了预见式关联规则的网络安全态势预测方法。该方法能够利用当前和过去的数据对事物进行一定程度地预测,通过将其应用到网络财务系统中,并且采用小区域聚类的方法对关联规则进行一定程度地约束。通过仿真对预测方法性能进行检验。结果表明,预测方法能够准确反映网络财务系统安全形势的变化趋势,提高了系统的预测精度,相对于传统预测方法,更适用于现实的网络财务系统环境。     

研究并分析网络安全态势评估与趋势感知

在计算机技术的快速发展下,计算机网络也变得愈加庞大,各种应用系统也愈加复杂化。与此同时,各种网络安全事件也频频发生,也让计算机网络的信息安全形势日益严峻。为满足当前网络信息安全的要求,网络安全态势评估技术应运而生,该技术能对影响网络信息安全的各方面因素进行综合分析,对网络安全状况进行动态的反映,预测其发展趋势。本文重点分析了建立在性能修正、日志审计算法基础上的一种网络安全态势评估模型,以及该网络安全态势评估模型对网络安全态势趋势的预测。     

联合作战指挥信息系统安全态势感知研究

网络安全态势感知是当前分析复杂网络安全态势的有效方法之一。描述了网络安全态势感知的概念和模型,分析了联合作战指挥信息系统安全态势元素构成,提出了联合作战指挥信息系统安全态势感知模型。针对联合作战指挥信息系统安全管理中存在的安全管理工具多、安全预警信息来源广、各类安全管理数据难以融合、缺乏综合的安全态势感知、分析、预测能力等问题,采取基于D-S证据理论的三级数据融合算法,最后得到的系统安全态势值反映了系统安全的总体状况。     

基于机器学习与特征工程的恶意链接检测研究

随着互联网技术的飞速发展,人们对互联网的需求日益增加,同时互联网安全问题也逐渐引起人们的重视。其中,恶意URL(Malicious URLs)是网络安全研究的重要内容,因此实现对恶意URL的有效侦测对网络安全至关重要。本文介绍了恶意URL检测的应用背景及实现步骤,根据其攻击方式,归纳总结了两种常用的攻击方法,然后介绍了机器学习及特征工程在该领域中的应用情况,最后总结了现有方法不足之处,并对未来的研究方向做出了展望。     

基于大数据的网络安全管理系统研究与设计

大数据作为一个先进的信息挖掘和处理技术,其可以从海量的数据中发现潜在的、有价值的知识,为人们提供各类型决策支撑。目前,网络中传输的数据非常大,传统的防火墙、访问控制列表、深度包过滤等防御软件已经无法满足需求,因此亟需引入先进的大数据技术,设计和开发一个预测化、智能化更强的网络安全管理系统,提高网络安全防御的主动性和智能性,保证互联网正常运行。     

基于神经网络的网络安全态势预测模型研究

介绍了网络安全态势预测方法和人工神经网络,然后分别对基于径向基函数神经网络、小波神经网络和Elman神经网络的网络安全态势预测模型及结构组成进行了研究,该方法对网络安全管理员预防网络攻击、维护网络稳定具有重要作用。     

网络安全态势评估与预测技术分析

随着社会的不断进步与发展,互联网已成为我们生活与工作中不可或缺的必备之品。它不仅为我们带来了便捷高效的生活方式,还促进了全球性的信息互联互通,与此同时,网络安全也成为越来越多的人关注的重点,基于网络安全的解决方式进行网络安全态势感知,已成为越来越常见的保证网络安全的主要方法。通过对网络安全感知体系结构进行相关分析,对网络安全态势的评估模型与预测技术进行详细阐述,以期为网络安全提供可参考的借鉴。     

论防火墙在网络安全中的重要作用

随着社会的高速发展,互联网技术得到了长远的提升,与此同时网络安全问题也逐渐成为潜在的巨大问题,政府以及企业目前都通过应用防火墙的方式为相应数据安全与服务器提供保障措施。防火墙技术是互联网安全不可或缺的一部分,其核心作用是在不完全稳定的网络环境下构建出相对安全的子网系统。本篇论文将对防火墙在网络安全中的重要作用展开详细论述。     

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。     

大数据时代中的思想政治教育

大数据即网络社会中的巨量资料,在经过技术处理之后能为人们创造价值提供分析和预测的生产要素和信息资源。大数据时代推动着教育的理念革命、方法革命和行为革命,推动着思想政治教育的大数据化。思想政治教育的大数据化,是人们运用信息网络技术来把大数据与思想政治教育相结合,获取、处理和利用思想政治教育领域以及与之相关的巨量资料,分析和预测思想政治教育的现状和态势,推动思想政治教育网络的创新和应用,产生巨大的思想政治教育价值。这需要构建思想政治教育网络,其实质就在于从价值理性、“互联网+”、应用结构、战略管理的具体层面来构建思联网。     

大数据时代下的计算机网络安全与防范策略分析

大数据是以信息技术为基础而延伸出的一种新型技术模式,为人们的日常生活与生产工作提供了极大的便利,为计算机网络安全提供了重要保障。但从当前的情况上分析,计算机网络安全仍然存在很多问题,阻碍了信息技术在我国的发展。本研究首先针对当前大数据时代下存在的计算机网络安全问题,针对性地提出相应的防范措施。     

层次化网络安全威胁态势量化评估方法

网络安全问题是现阶段各个国家都非常关注的问题,如何能够保证网络为人们提供有效服务的前提下,不会受到潜在的安全威胁,成为网络安全研究者重点关注的问题。为了能够更好的了解网络安全态势,研究者研究了很多种量化评估方法,而其中最为科学有效的就是层次化网络安全威胁态势量化评估方法。此种方法能够让工作人员对网络系统安全有一个非常明确的认识,做出正确的判定。本文主要从现状与方法两方面对层次化网络安全威胁态势量化评估进行了分析,仅供参考借鉴。