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基于Telnet的隐蔽信道将隐匿的消息直接附加在Telnet的网络数据中,并发送至远程"服务器"。由于键盘操作具有任意性,检测这种信道比较困难。通过分析Telnet隐蔽信道技术,提出针对该隐蔽信道的检测方法。检测方法使用了一分类支持向量机(SVM),抓取用户正常操作的网络数据包作为检测样本,并利用样本数据间的时间间隔构造检测向量。试验表明,利用这种方法对基于Telnet的隐蔽信道进行检测,检测率达到100%,且虚警率较低。 相似文献
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随着计算机网络技术的飞速发展,如何使得Internet同时具有良好的安全性和性能已经成为一个有挑战性而又十分有意义的重要问题。论文首先针对IPSecVPN性能的瓶颈进行了分析,接着在对IPSecVPN体系进行剖析的基础上提出了一些优化方案。 相似文献
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针对低压配电网箱表关系存在人工核查成本高、异常案例少、难以实现异常规律捕获的问题,采用极端不平衡分类学习方法实现低压异常箱表关系识别的泛化应用推广.通过电压原理识别出部分异常箱表关系样本集,随后构建CNN(卷积神经网络)异常箱表关系识别模型,通过样本三分类赋权值实现类别均衡处理;并在模型推广应用过程中,采用强化学习实现离线模型的在线泛化学习,并以分组模型交互学习和竞争优化的方式筛选出最优泛化识别模型.实验证明,通过人工核查和数据反馈,该方法可实现模型对异常样本数据分布规律的自拟合学习,提高模型对不同应用环境的泛化性,进一步降低人工现场核查工作量,保障低压台区用户拓扑网络关系的准确性. 相似文献
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