服务计算安全模型研究

服务计算是一种新的分布式计算模式。在服务计算中,跨组织广域分布的资源共享对安全提出了极大的挑战,特别是资源的动态变化及应用安全需求的动态变化对安全提出的挑战。本文给出了服务计算的安全模型,分析了这种应用逻辑与安全策略分离的基于信任域的安全模型的主要思想和优点。该模型可为信息栅格安全构建提供一种有效的解决思路。     

网络信息安全模拟仿真评估方案研究

首先针对我国国防科技工业网络环境的实际情况和安全保密的需求阐述了网络信息安全模拟仿真评估技术研究的目的和意义,提出了技术应用目标;然后论述了主要研究内容及具体实现的技术方案;最后详细介绍了需要实现的关键技术及解决途径。     

Impact of Coronavirus Pandemic Crisis on Technologies and Cloud Computing Applications

In light of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak caused by the novel coronavirus, companies and institutions have instructed their employees to work from home as a precautionary measure to reduce the risk of contagion. Employees, however, have been exposed to different security risks because of working from home. Moreover, the rapid global spread of COVID-19 has increased the volume of data generated from various sources. Working from home depends mainly on cloud computing (CC) applications that help employees to efficiently accomplish their tasks. The cloud computing environment (CCE) is an unsung hero in the COVID-19 pandemic crisis. It consists of the fast-paced practices for services that reflect the trend of rapidly deployable applications for maintaining data. Despite the increase in the use of CC applications, there is an ongoing research challenge in the domains of CCE concerning data, guaranteeing security, and the availability of CC applications. This paper, to the best of our knowledge, is the first paper that thoroughly explains the impact of the COVID-19 pandemic on CCE. Additionally, this paper also highlights the security risks of working from home during the COVID-19 pandemic.     

区块链网络安全保障:攻击与防御

随着区块链技术的迅猛发展,区块链系统的安全问题正逐渐暴露出来,给区块链生态系统带来巨大风险.通过回顾区块链安全方面的相关工作,对区块链潜在的安全问题进行了系统的研究.将区块链框架分为数据层、网络层、共识层和应用层4层,分析其中的安全漏洞及攻击原理,并讨论了增强区块链安全的防御方案.最后,在现有研究的基础上展望了区块链安...     

基于CNN的键盘电磁信息泄漏识别检测方法

针对键盘电磁信息安全问题,分析了PS/2键盘的工作原理以及信号特征,提出一种基于深度学习的检测方法。该方法针对键盘设备的电磁泄漏信号特征,对卷积神经网络(CNN)结构进行了适应性调整;结合改进的梯度加权类激活映射方法,实现了对键盘电磁信息的智能识别和精准定位。对4个按键的电磁信号进行测试,分类准确率达到了98%;在噪声环境下的分类准确率也达到了81%。将梯度加权类激活映射方法及其改进方法对键盘电磁信息的定位效果进行了对比,实验结果证明改进后的方法定位效果更佳。     

基于卷积神经网络的安全防御模式研究

计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁,如木马或病毒等.不法分子通过网络攻击,破坏网络服务和用户数据,为人们带来严重的威胁.网络安全专家和企业机构提出了很多安全防御技术,一定程度上提高了网络安全防御能力,但是随着互联网数据和流量的快速增加,网络攻击的种类和数量呈现出指数级增长,急需提出新的防御技...     

公共安全视域下精神药物光谱学无损分类

该文对苯二氮类和吩噻嗪类镇静安眠药样品的红外光谱数据进行采集,构建了不同数据分类模型并对比了不同波段光谱数据集对其分析准确率的影响。结果表明,借助贝叶斯判别分析的基于全波段数据集的二阶导数模型分类效果优于其他单一模型,对于苯二氮类和吩噻嗪类两个不同类型精神药物的总体分类准确率达92.7%。借助贝叶斯判别分析的基于全波段和指纹区融合数据集的二阶导数融合模型分类效果最佳,对苯二氮类和吩噻嗪类两个不同类型精神药物的总体分类准确率达到100%;对苯二氮类和吩噻嗪类中不同种类精神药物的总体分类准确率则分别达到96.7%和100%。该研究实现了不同类型及同一类型不同种类镇静安眠药的快速准确定性分析,为此类管制类药物走私案件的准确定性提供了一定的技术支持。     

食品安全分析样品前处理-快速检测联用方法研究进展

综述了近年来传感器、可视化分析、便携光谱、酶联免疫检测及便携气相色谱等食品安全快速检测技术的研究现状,以及食品安全分析中样品前处理-快速检测联用技术的研究进展,为发展选择性好、准确度高、可定量的新型食品安全快速检测技术提供参考。     

基于VTP方法的DDoS攻击实时检测技术研究

为了能及时准确检测DDoS攻击的发生,在对方差－时间图(VTP,Variance－Time Plots)方法分析的基础上,对基于VTP的实时在线计算Hurst参数技术进行了性能分析,得出了其具有高效性的结论,并利用这种技术,对MIT的林肯实验室数据进行了分析,总结出了DDoS攻击过程中,网络流量的自相似模型的Hurst参数变化规律,即DDoS攻击刚开始时,Hurst参数具有较快的上升趋势,然后在参数值很高水平的基础上具有缓慢下降趋势,直到计算Hurst参数的网络流量全部是DDoS攻击流量时,有一个突然下降的现象(从0.95以上降至0.45左右),并由此总结出一种基于Hurst参数实时检测DDoS攻击发生的技术.     

CDMA2000 1x空中接口信息加密及其实现

研究了CDMA2000 1x空中接口加密机制的原理和过程,完成了空中接口部分信患加密的软件实现,在测试的基础上分析了加密机制的安全性,并指出了其中存在的安全漏洞。