一种自主免疫学习的分布式网络攻击对抗模型研究

发布时间：2017-08-03 02:21

  本文关键词：一种自主免疫学习的分布式网络攻击对抗模型研究

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【摘要】：针对网络系统容易遭受网络病毒攻击的问题,提出一种自主免疫学习的分布式网络攻击对抗模型。该网络攻击对抗模型采用分布式网络攻击检测算法来计算数据包信任值,再通过设置信任值的检测阈值,当数据包的信任值低于阈值时,判断该数据包遭到攻击。此方法可以确定数据包是否遭到病毒入侵,并对病毒的危险等级进行评估。基于人体的病毒防御机理提出适用于网络的自主免疫机制,通过带抗体的特殊数据包来清除带病毒数据包,并基于病毒的危险等级来生产适当的特殊数据包数量。在实验仿真中,算法在检测网络病毒的攻击以及清除网络病毒方面表现出良好的效果。
【作者单位】： 江苏联合职业技术学院信息技术系;中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 网络攻击 网络病毒 分布式网络攻击检测 自主免疫
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK2012129)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 徐州221008)0引言网络攻击是指人为地通过发现网络中存在的安全缺陷、系统漏洞等从而制定方法来对网络系统的数据库、网络系统的硬件或软件设备进行攻击。网络攻击有多种方式,包括主动攻击、被动攻击、拒绝服务、数据驱动攻击、窃听和欺骗等模式[1]。当今世界中常见的网络攻击

【参考文献】

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本文编号：612262