利用蜜罐技术实现对互联网非法活动进行监控

蜜罐技术是一种能够深入分析各种攻击行为的新技术,它通过网络欺骗、端口重定向、报警、数据控制和数据捕获等关键技术,实现对网络攻击的控制、捕获和分析。通过对黑客攻击案例的捕获和分析,展示利用蜜罐技术实现互联网非法活动进行监控。     

公安网监人才培养的研究与探索

在广泛调研公安网监业务和人才需求的基础上，讨论了建立信息网络监察专业的必要性，给出了信息网络监察专业的定位和人才培养目标，设计出了符合网监实战要求的课程体系和实践教学体系，并对公安网监人才的知识、能力、素质培养等进行了分析和研究。     

一种移动僵尸网络评估模型研究

为了能够更加客观系统地反映移动僵尸网络的运行情况和攻击能力,设计了一个针对移动僵尸网络的评估模型。借鉴通用漏洞评分系统(CVSS)部分思想,将移动僵尸网络性能指标分成三大群组,每个群组又进行了层次的划分,并对每个性能指标进行了量化,提出了正性指标、负性指标和中性指标的概念,并使用了调节系数将性能指标控制在一个合适的取值范围内。最后,使用了该模型对3个移动僵尸网络进行了评论,并得出了评估结论。     

基于HTTP响应报文的物联网终端设备识别方法

随着物联网的快速发展，物联网终端设备的识别技术研究已经成为网络空间安全领域的热点之一。针对类型、品牌、型号等不同层面的设备识别需求，传统物联网终端设备识别方法局限于高维特征向量和单一分类算法的固定组合，为了提高算法效率并寻找较优算法组合，本文提出一种基于HTTP协议响应报文的物联网终端设备识别方法，以HTTP协议响应报文的相关协议字段特征作为输入并进行归一化、标准化处理，通过随机森林算法对特征进行筛选排序得到特征序列，最终基于特征序列，结合不同的分类算法和特征组合对物联网设备进行分类识别。实验结果显示，在收集的数据集中，该方法在设备类型、品牌、型号3个层面分别采用5个、3个和7个不同特征组合并结合不同分类算法，平均提升设备识别准确率18.6%并大大节省了特征空间，实现了低维度特征下稳定高效的识别效果。     

计算机犯罪侦察专业学生科研能力培养

计算机犯罪侦察专业学生的培养，不仅注重基础理论的教学，使得学生掌握扎实的理论基础和广泛的专业背景知识，吏需要培养学生独立分析问题、协同解决问题能力，不断跟踪最新网络技术发展，适应实战部门需要，有力打击计算机犯罪．该专业学生科研能力的培养需从多个方面着手，包括培养学生的科研意识，加强学生专业理论及实验课程学习，通过实验室开放，为学生提供科研条件，参加教师的科研活动，提高科研能力。     

分布式拒绝服务攻击网络跟踪系统设计

分布式拒绝服务攻击通过控制多台傀儡机对目标机进行攻击,该类型攻击的攻击路径隐蔽,对攻击者跟踪困难。文章分析该类型攻击的特点,设计了针对分布式拒绝服务攻击的网络跟踪系统。网络跟踪系统由跟踪控制,主机定位,数据监测,数据分析四个模块构成,模块之间分工协作,监控、收集、分析网络数据,定位网络入侵的实施者,有效地打击网络入侵行为。     

基于改进BERT模型的时政微博评论情感分类

微博的流行使公众能够更加容易也更加积极地参与到社会话题的讨论中去,识别公众对事件的情感倾向已经成为一个有价值的话题.目前已有的情感分类方法往往是选择一种分类模型(比如SVM)或者结合几种分类模型,然后将数据直接进行分类,没有考虑根据数据的不同领域来调整分类模型.基于预训练的BERT网络,可以使用无标签的时政微博语料改进...     

UBOM:基于UML的本体建模工具

在分析UML与本体描述语言异同的基础上,针对OWL等语言存在的模型层次不清晰、缺乏相应的可视化模型表示法等问题,提出了本体建模语言元模型,并在此基础上实现了基于UML的支持面向Web的本体建模开发工具UBOM.与其他相关工作相比,该开发工具UBOM的概念体系更加清晰和完整,既支持DAML OIL又支持OWL,所得模型符合本体模型语义.     

基于MobileNet和文本识别匹配的证件图片分类算法

利用计算机视觉技术进行图片分类是公安部门打击违法犯罪的重要手段。由于存在不同种类图片特征相似的问题,单纯基于视觉特征的证件类图片分类效果有待进一步提高,因此提出一种融合MobileNet和文本识别匹配的证件图片分类算法,用于证件类图片的分类任务中。该方法把图片分类及文本匹配算法相结合,提高了证件类图片分类的准确性。在证件类图片数据集上的实验结果表明,算法在损失一定召回率的情况下,准确率有显著提升。     

基于ART2神经网络的入侵检测方法

提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、自组织能力、良好的稳定性和可塑性以及快速识别能力,实现对用户行为的近实时检测,取得了较高的检测准确率,在识别未知攻击方面具有较好的性能.