基于高分子链的入侵容忍系统病毒吸附算法

发布时间：2018-04-25 09:35

  本文选题：高分子链 + 病毒　； 参考：《科技通报》2014年10期

【摘要】：对入侵病毒的最大化吸附可以有效保证网络安全,提高入侵容忍系统的安全防护性能。传统的入侵容忍系统检测和吸附病毒的方法采用链节点的随机运动生长模型,当入侵病毒为非均匀增长状态时,对病毒的吸附能力不好。提出一种基于高分子链的病毒优化吸附方法,采用线性规划技术进行入侵容忍系统状态数据融合,把入侵容忍系统描述为马尔科夫链的5个状态,进行入侵容忍系统安全属性分析,采用链重叠检测和向量化运算模拟高分子链吸附性能,实现对入侵病毒的强力吸附。仿真实验表明,采用该算法能把4类病毒入侵数据有效吸附在高分子链模型表面,聚类效果较好,具有较好的实时性和鲁棒性。
[Abstract]:The maximum adsorption of intrusion virus can effectively guarantee the network security and improve the security performance of intrusion tolerance system. The traditional intrusion tolerance system uses the random motion growth model of the chain node to detect and adsorb the virus. When the invading virus is in a non-uniform growth state, the adsorption ability of the virus is not good. A method of virus optimal adsorption based on polymer chain is proposed. The intrusion tolerance system is described as five states of Markov chain by linear programming technology. Based on the analysis of the security attributes of intrusion tolerance system, the chain overlap detection and vectorization are used to simulate the adsorption performance of polymer chain, and the strong adsorption of intrusion virus is realized. The simulation results show that the algorithm can effectively adsorb the four kinds of virus intrusion data on the surface of polymer chain model, and the clustering effect is better, and the algorithm has better real-time and robustness.
【作者单位】： 重庆邮电大学经济管理学院;
【基金】：重庆市2013年高等学校教学改革研究重点项目(132004) 重庆邮电大学自然科学基金项目(A2011-28)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1800784