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车联网拟态防御系统研究

在物联网时代万物互联，车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险，这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
  • 阅读113
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工业控制系统安全等级保护测评研究

摘要在物联网时代万物互联，车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时，由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险，这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
  • 阅读106
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  • 7页
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基于API序列和卷积神经网络的恶意代码检测

塞积神经网絡（ convolutional neural network. CNN）在诸多领域得到了广泛点用。Windows API序列在姑构上存在前后依赖关系，仅仅使用卷积神经网络实现悉意代码检测将忽略词的上下文语义,因此使用了词向量模型来训练API序列，并且融合5个大小不同的卷积核来弥补传统暮积网络丢失序列时序信息和语法信息的缺点在Cuckoo沙箱中运行样本文件，提取动态API序列并进行去重处理。预训练得到词向量，输入到多核融合的CNN网络中训练悉意代码检测模型.最后使用测试集测试模型的有效性,测试集的正确率值达到了98.1%,结果表明所提出的方法能有 效地检测悉意代码

  • 2021-07-20
  • 阅读125
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基于神经网络基础情感分析现状

现有情感分类模型大都采用Word2Vee,GloVe（gobal vectors）等 获取文本的词向量表示，忽略了词的上下文关系。针对此问题，提出基于BERT（ bidirectional encoder representations fromtransformers）预训练语言模型与双向长短时记忆网络（ bidirectional long short term memorynetwork, BLSTM）及注意力机制相始合的神经网络模型进行文本情感分析.首先通过BERT预训练模型获取包含上下文语艾信息的词向量，然后利用双向长短时记忆网络提取上下文相关特征进行深度学习,最后引入注意力机制对提取出的信息分配权重,突出重点信息，进行文本情感分类。在 SST（stanford sentiment treebank）数据集上测试准确率可达到88.91%.表明该方法较其他方法在 分类准确率上有一定程度的提高

  • 2021-07-20
  • 阅读157
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基于风控和合规的云计算网络安全矩阵控制研究

支付是金融行业应用最多的场景,在利益的驱使下,针对支付业务场景的网络攻击越来越多.如何准确有效地感知支付场景的安全风险是当前研究的问题之一.重点制析了当前态势感知系统和支付业务安全监控系统的现状，分析了这2类传统系统在支付业务场景风险感知的不足.介绍了支付场景态势感知平台的功能架构和技术框架和基于网络.主机及业务应用的多渠道监控安全事件的分析方法.以账户暴力破解和恶意开户2种典型支付业务场景为例,利用自四归积分滑动平均模型并姑合高斯算法，设计了基于金融行业支付业务场景的态势感知模型,成功实现了支付场景化风 险的安全态势的未来预测和周期性预测。

  • 2021-07-20
  • 阅读133
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基于属性数据流图的恶意代码家族分类

新型悉意代码的大量出现给网络安全造成严重成胁，并且很大一部分是已有恶意代码的衍生版本,对恶意代码进行家族分类有助于分析恶意代码家族演化趋势和潮源网絡犯罪团伏.提出一种基于属性数据流图和图卷积网络的恶意代码家族分类方法.首先。在沙箱中运行恶意代码，获得API调用序列；再将API调用序列抽象为数据流动事件，并构建带属性的数据流图；然后，使用改进的图卷积网络对属性数据流图进行学习；最后，使用训练好的网络对悉意代码进行家族分类实验姑果表明，提出的方法可以达到96.79%的分类准确率，优于基于API调用图的方法。

  • 2021-07-20
  • 阅读113
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基于支付标记化技术的电子支付 信息保护方案及应用

个人信息保护是信息时代的重要命题.支付信息安全关系着银行.支付机构、商户和持卡人的切身利益.以往普遍采用的支付信息安全保护手段从一定程度上减少了信息泄露和交易欺诈的发生为了应对日益严峻的网络安全形势,基于支付标记化技术的支付信息保护方案从根本上解决了支付信息泄露的问题，对持卡人。发卡机构、收单机构等支付产业各方都提供了便捷性和安全性的支付体验.

  • 2021-07-20
  • 阅读105
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软件定义网络的安全问题及对策研究

近年来,软件定叉网络（ software defined networking. SDN）-直是研究的重点SDN可能会取代传统网络,成为下一代网络体系姑构,因为它的可端程性和可拓展性为网络管理带来了新的机会.全面分析了软件定叉网络（SDN）的安全隐志,对软件定义网络中白身的安全问题进行了全面深入地分析，并提出相应的对策和建议.讨论了SDN的特征和标准，并在此基础上从SDN范式的3个层面，即数据转发层、控层和应用层出发，分别详细分析了每一层面的安全威胁和对策，并介绍了可用于预防、缓解成解决此类攻击的对策技术。

  • 2021-07-20
  • 阅读126
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  • 10页
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