【摘 要】
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为了对网络安全风险进行有效感知,进而采取有效的防御措施,借鉴免疫危险理论,利用抗体浓度,提出了一种网络风险实时、定量的感知模型.首先,建立了基于动态自体的自体耐受、各
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院; 河南工业大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70701013);陕西省“13115”科技创新工程重大科技专项项目(2008ZDKG-37);河南省自然科学基金项目(2009A520008,2010A520050)
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为了对网络安全风险进行有效感知,进而采取有效的防御措施,借鉴免疫危险理论,利用抗体浓度,提出了一种网络风险实时、定量的感知模型.首先,建立了基于动态自体的自体耐受、各类检测器的数学模型及动力学演化方程、抗体浓度的定量表示方法;然后,设计了随机生成和检测器基因库相结合的候选检测器生成机制,并采用疫苗接种和分发机制提高了网络主动检测能力;最后,对模型进行仿真和对比.实验结果表明,该模型可高效检测出网络攻击,并能正确评估主机及网络面临每类攻击时的风险以及网络整体综合风险;同时,该模型经过适当变换,还可应用于病毒检测及垃圾邮件识别等相关领域.
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