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基于数据到达间隔的网络大流检测方法[通信与网络][信息安全]

大流检测是网络监管中的重要任务。现有的检测方法主要围绕流的大小来进行筛选评判。然而，真实的大流往往与数量众多的老鼠流混合在一起，尤其是当路由器存储空间有限时，依靠所能记录下来的流大小信息通常不能准确实现大流检测。为此提出一种新的大流检测方法，该方法根据流的新旧及数据到达间隔来滤除老鼠流。实验显示该方法在有限的存储空间条件下，表现出良好的检测准确性。

發表于：2024/9/3 下午2:14:13

基于区块链的敏感数据可信存储系统实现[通信与网络][信息安全]

针对敏感数据保密性和可靠性需求，提出了基于区块链的敏感数据可信存储技术，为敏感数据的安全存储和高效管理提供了一种创新性的解决方案。通过去中心化存储和不可篡改账本、区块链安全监管、链外数据可信接入、区块链共识机制等技术，永久记录网络或数据库的状态，有效防止入侵者数据窃取，实时监测数据库，保障数据的完整性。通过成功实现大幅提高并发容量的同时实现实时有效传输和处理数据，使系统具备适应复杂环境的通信能力，推动了敏感数据存储应用的发展，为相关领域的科研和实际应用提供有力支持。

發表于：2024/9/3 下午2:02:07

椭圆曲线标量乘高效方案设计[通信与网络][信息安全]

对于一些资源受限的应用场景而言，椭圆曲线密码算法的计算量还是比较大，这严重影响了网络的生命周期，需要对算法进行轻量化改进以减少资源消耗。标量乘运算是影响椭圆曲线密码算法执行效率的关键，针对无线传感器节点的内存和处理特点，首先对其底层的域运算进行改进，提出了二进制域上的3-Karatsuba联合区块乘法算法、快速模约减算法、模平方及模逆算法，减少了域运算过程的基本运算和内存读写次数，最后基于Montgomery算法设计了GF(2m)上的标量乘快速实现方案。在8 bit AVR 微处理器上实验表明，完成一次GF(2163)域上的ECC点乘运算共需要5 160 991个时钟周期，时间消耗大约为0.70 s，改进后的方案在运算效率方面有一定优化。

發表于：2024/9/3 下午1:50:27

基于深度学习的智慧校园勒索病毒防御架构设计[通信与网络][信息安全]

智慧校园建设是现代高校信息化发展的必然趋势，然而，网络安全问题，尤其是勒索病毒攻击，对智慧校园的正常运作构成了严重威胁。传统的安全防护手段难以应对不断演变的勒索病毒，因此，提出一种基于深度学习的自适应勒索病毒防御架构（Adaptive Ransomware Defense Architecture Based on Deep Learning，ARDAD），旨在提升智慧校园云平台的勒索病毒防御能力。ARDAD通过整合多层次防护、行为分析和动态响应等安全机制，实时监控网络、文件和服务器，并利用深度学习技术识别和拦截勒索病毒，实现对智慧校园云平台的安全防护。

發表于：2024/9/3 下午1:36:21

基于威胁情报关联的APT攻击识别与溯源技术[通信与网络][信息安全]

网络空间对抗形态正变得更加复杂，其中掺杂了人工智能、躲避逃逸、情报收集、社会工程、地缘政治等多种因素。目前威胁情报IOC特征主要被用来识别受控主机以及C&C终端连接行为；另外通过关联拓展IOC进行黑客组织溯源。以全流量存储、回溯和全球APT威胁情报监测为数据基础，提出基于IOC拓展指标和TTP规则、模型关联的APT攻击识别和背景溯源方案，可以将传统的基于时间点的检测模式延伸到基于历史时间窗的检测模式，能够更加充分地应对APT的持续性和长期性，同时也成为APT组织背景溯源的有效途径之一。

發表于：2024/9/3 下午1:23:00

基于PKS体系的城市燃气管网SCADA监控系统设计与实现[其他][信息安全]

随着网信技术的迭代更新，SCADA系统因其独特的功能性得到了广泛应用，尤其极大地推动了我国天然气管网的建设。以某城市燃气系统的改造工程为样本，介绍了国产SCADA系统在天然气管网的应用，并在天然气管网系统的监控层、控制层、网络层进行国产化探索。实践证明，国产天然气系统可通过将核心芯片、操作系统、软件平台、网络防护等组件均采用国产设备的方式，从根源上解决天然气系统防御能力弱、存在网络安全隐患等问题，在降低系统部署成本的同时，极大地提高了系统防护能力。

發表于：2024/9/3 下午1:12:56

基于虚拟化的网络空间综合靶场建设研究[通信与网络][信息安全]

随着网络空间对抗的复杂化，网络靶场已成为夺取国家网络空间安全主导权的关键领域，同时也是确保国家网络安全的战略新高地。网络综合靶场是开展防护训练、对抗竞赛、攻防演练、技术研究等网络安防实战化工作的重要基础设施。研究了基于虚拟化技术的网络空间综合靶场建设问题，根据网络空间安全防护需求，对网络综合靶场能力建设、架构设计、功能组成、关键技术和应用场景等方面进行了研究，为网络综合靶场的建设提供了有益借鉴。

發表于：2024/9/3 下午1:00:10

俄罗斯人工智能监管政策分析：框架、特征及启示[人工智能][信息安全]

ChatGPT、Sora等大模型的出现，再次凸显人工智能技术进步对经济、文化等领域的深远影响，与此同时，其所带来的安全风险问题更令人担忧，全球主要国家和地区也均将人工智能监管问题纳入国家安全总体战略。以俄罗斯人工智能监管政策为研究对象，对近年来俄罗斯人工智能监管现状进行分析，在此基础上以第123-FZ号联邦法与第258-FZ号联邦法为核心构建人工智能监管框架，并总结其监管特征。研究结果表明俄罗斯对于人工智能监管已形成以主体层、机构层、制度层为基础的监管框架；俄罗斯人工智能统筹自我监管和共同监管协同作用，以刺激作为监管的基础，积极推进多行业监管；随着ChatGPT、Sora等应用的涌现，俄罗斯对于人工智能的监管框架正在不断完善。

發表于：2024/7/29 下午3:57:00

基于Boosting集成学习的风险URL检测研究[通信与网络][信息安全]

随着互联网的不断发展，网站数量不断增长，URL作为访问网站的唯一入口，成为Web攻击的重点对象。传统的URL检测方式主要是针对恶意URL，主要方法是基于特征值和黑白名单，容易产生漏报，且对于复杂URL的检测能力不足。为解决上述问题，基于集成学习中的Boosting思想，提出一种针对业务访问的风险URL检测的混合模型。该模型前期将URL作为字符串，使用自然语言处理技术对其进行分词及向量化，然后采用分步建模法的思想，首先利用GBDT算法构建二分类模型，判断URL是否存在风险，接着将风险URL原始字符串输入到多分类模型中，利用XGBoost算法对其进行多分类判定，明确风险URL的具体风险类型，为安全分析人员提供参考。在模型构建过程中不断进行参数调优，并采用AUC值和F1值分别对二分类模型和多分类模型进行评估，评估结果显示二分类模型的AUC值为98.91%，多分类模型的F1值为0.993，效果较好。将其应用到实际环境中，与现有检测手段进行对比，发现模型的检出率高于现有WAF和APT安全设备，其检测结果弥补了现有检测手段的漏报。

發表于：2024/7/29 下午3:40:00

基于交易时间衰减的以太坊恶意地址检测方法[通信与网络][信息安全]

提出Trans-TAN模型，用于以太坊上的交易流向图中关联恶意地址的检测任务，模型改进基于Transformer模型的自注意力机制，根据以太坊地址的交易特点并受到牛顿冷却定理的启发，引入随时间交易的时间间隔衰减因素，同时融合以太坊地址间的相似度因素和交易金额因素。基于以上三方面，通过牛顿冷却定理的常微分方程解形式构建的地址关联矩阵，从而改进原有的自注意力矩阵。实验证明，Trans-TAN模型能够有效捕捉以太坊交易流向图过程中恶意节点地址的特征，在测试集中精准率 (Precision)、召回率(Recall)和F1指标优于传统的检测模型。

發表于：2024/7/29 下午3:26:00