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为提升对区块链网络层混合型攻击流量的综合泛化特征感知能力,增强异常流量检测性能,提出一种具有支持异常数据综合判决机制和强泛化能力的基于多分类器集成的区块链网络层异常流量检测方法。首先,为扩大所用基分类器的输入特征子集差异度,提出基于区分度和冗余信息量特征子集选择算法,特征筛选过程中激励高区分度子集项输出,同时抑制冗余信息生成。其次,在Bagging集成算法中引入随机方差缩减梯度算法动态调整各基模型投票权重,提升对混合型攻击流量的检测泛化能力。最后,为了将集成算法输出的低维数值向量向高维空间映射,提出基于数据场概念的局部离群因子算法,并基于数据点间势差放大各样本数据点空间密度分布差异性,提升异常数据点检测召回率。实验结果表明,相较于单一分类检测器集成方法,所提方法的异常检测准确率、召回率分别平均提升1.57%、2.71%。 相似文献
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本文将网上密钥分配协议分为两大类:具有管理中心的和不具有管理中心的密钥分配协议。并在这两大类的基础上进行细化,结合例子分析说明其优劣。然后扬长避短,得出一个比较实用,安全的密钥分配协议,并对其安全性进行了分析。 相似文献
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基于信任管理引擎的信任管理模型,提出了信任管理是信任意向的获取、评估和实施的新定义,并应用于已有的一个新型网格安伞信任体系架构(NGST)中,将网格环境划分为多个自治域,每个自治域由一个信任代理处理本域所有信任关系的问题.在此环境下建立了域内信任管理模型,给出了安全性的形式分析与证明,利用凭证访问策略来保护协商双方的安全凭证中的敏感信息.结果表明,本文提出的信任管理模型是安全的,具备很好的自治性,并且能有效地将不良行为较多实体逐出自治域. 相似文献
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