基于机器学习的恶意URL识别

网络攻击成为日益重要的安全问题,而多种网络攻击手段多以恶意URL为途径。基于黑名单的恶意URL识别方法存在查全率低、时效性差等问题,而基于机器学习的恶意URL识别方法仍在发展中。对多种机器学习模型特别是集成学习模型在恶意URL识别问题上的效果进行研究,结果表明,集成学习方法在召回率、准确率、正确率、F1值、AUC值等多项指标上整体优于传统机器学习模型,其中随机森林算法表现最优。可见,集成学习模型在恶意URL识别问题上具有应用价值。     

时间戳对电子支票支付模型安全性的研究

随着近年来电子商务的迅速发展,在商家对商家（B2B）的电子商务中,由于资金数额较大,故电子支票支付的安全措施不能有任何疏漏。基于PKI技术中时间戳的工作原理,针对电子支票支付模型在安全性上没有解决的问题深入研究,着重阐述和分析了在利用了时间戳技术前后该模型系统的安全性,同时对时间戳技术进行了介绍并加以论证。     

BitTorrent下载内容替换的研究

在研究了目前广泛应用的P2P下载协议BitTorrent协议的基础上提出了一种可以替换BitTorrent下载内容的方法,并通过实验结果验证了其可行性。进而提出了关于BitTorrent协议本身以及所有通过BitTorrent协议下载的BT客户端的安全性问题,并且为监控和限制BT客户端通过BitTorrent协议共享盗版,甚至非法内容提供了可行的解决方案。     

上海贝尔阿尔卡特:打造用户核心3G网络

3G业务对于运营商来说机会与挑战都非常巨大。3G从概念的提出,到今天逐渐步入商业应用阶段,走过了漫长曲折的道路。中国3G的发展同样面临着错综复杂的问题。作为全球最大的移动通信市场,中国3G的发展无疑将对世界移动通信市场产生深远影响,中国3G的未来发展走向也因此备受关注。自“3G在中国”2003全球峰会提出3G全新的商业模式——3G“SHOPPINGMALL”的概念以来,媒体上诸如“大卖场”或“销品茂”的报道也相继引起关注。相对于“大卖场”,百货业的最高业态“购物广场”更能说明3G的未来商业模式。基于3G“购物广场”的商业模式,运…     

S-SDLC影响因素分析

近年来,国内有大量互联网企业开始实施安全软件开发生命周期(S-SDLC)。高安全软件的可用性较差,敏捷开发的连续性受限等反面效果阻碍了S-SDLC的推进。为了提高对S-SDLC的认同感和重视程度,面向安全负责人进行意见收集,根据安全基本属性和产品开发风险相关因素,使用层次分析法(AHP)进行评估分析,得出S-SDLC流程步骤是S-SDLC落实过程中的最大影响因素。最后进行案例分析,对某企业的S-SDLC落地实施进行改进。     

基于大数据平台的用户行为分析研究

近年来,大数据分析已经成为了越来越多企业、政府和各类组织所钟爱的重要技术,通过对体量巨大的网络数据信息进行分析可以直观、有效地描绘出互联网个体的上网行为轨迹。本文介绍了一种基于对网络数据报文进行分析的大数据分析方法,进一步得到网络用户群体的行为方式以及行为趋势预测,从而为改善政府民生治理、企业商业运营以及网络安全管理等领域提供有价值的信息参考。     

Android中权限提升漏洞的动态防御技术

在Android操作系统中,权限机制是一项重要的安全机制,它为Android上的应用规定了访问权限,受到了越来越多的关注.文中首先分析了权限的工作机制和它存在的缺陷,然后介绍了权限提升攻击发起的原理,在此基础上提出了动态跟踪防御方法,可以对应用进程间通信（IPC）进行监测,监测是否发生恶意的权限提升.最后,针对Android典型应用进行了实验仿真,结果表明了检测防御方法的有效性.     

小型KrCl准分子激光器的实验研究

本文报导了一台小型ＫｒＣｌ准分子激光器的工作性能；其单脉冲能量达５４ｍＪ。并分析了影响ＫｒＣｌ准分子激光器寿命的原因。     

基于机器学习的端口扫描入侵检测

在入侵检测系统发展的30年间,不断有新的检测方法被提出。在如今的第四次工业革命——人工智能的潮流中,机器学习算法为各种系统的方法解决提供了新的思路。基于2018年Daniel Fraunholz等人提出了的入侵检测模型,提出了一种基于机器学习的端口扫描检测系统,其中系统的特征提取参考了KDD Cup 99数据集中数据的特征提取,而其中的模型训练集是基于CICIDS2017数据集的。最后,模型测试结果优良。