基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法分析
网络安全知识：攻击检测与处理
网络安全知识：攻击检测与处理网络安全知识：攻击检测与处理在当今数字化时代，网络攻击已成为企业和个人都必须面对的挑战。
网络攻击者越来越有组织、有针对性，不断更新和改进攻击手段，使得网络安全面临着日益严峻的考验。
攻击检测与处理是保护网络安全的重要手段之一，本文将从以下几个方面进行探讨：攻击检测的原理，攻击检测的方法，攻击处理的流程以及攻击检测在网络安全中的重要性。
一、攻击检测的原理攻击检测的原理是通过网络流量分析和行为识别技术，监控网络中的流量、设备和用户行为，从而发现和定位可能的攻击行为。
攻击检测通常包括三个阶段：1.数据采集：通过网络传感器、IDS、IPS等设备采集网络流量和设备行为数据。
2.数据过滤：对采集的数据进行过滤、清洗和预处理，留下有价值的信息。
3.数据分析：对留下的数据进行各种分析，如流量分析、特征提取、模式识别等，发现异常行为和攻击行为。
二、攻击检测的方法攻击检测主要有两种方法：基于签名识别和基于行为识别。
1.基于签名识别基于签名识别的方法是通过比较已知的攻击特征从而进行攻击检验。
这种方法依赖于已知的攻击签名库，当流量匹配到特定的签名时，就会被判定为攻击流量。
2.基于行为识别基于行为识别的方法是通过设备和用户行为的变化检测网络攻击。
这种方法可以发现新颖攻击和零日攻击，但是需要一个训练数据集来训练机器学习模型。
三、攻击处理的流程攻击处理流程通常包括以下几个步骤：1.告警：检测到攻击行为后产生告警，发送到安全人员或SOC。
2.确认：安全人员或SOC对告警进行验证和确认，判断是否为真实攻击行为。
3.定位：确认攻击行为后，需要对攻击者的来源、攻击目标、攻击路径进行定位。
4.应对：根据攻击的类型和严重程度，制定相应的应对策略，对攻击进行防御和处理。
5.复查：对攻击的影响和可能的后续攻击进行复查和跟踪。
四、攻击检测在网络安全中的重要性攻击检测在保护企业和个人网络安全方面具有重要意义。
随着网络攻击的不断升级和变化，单一的安全防御已经无法应对越来越复杂的网络攻击。
网络攻击的特征提取与预测研究
网络攻击的特征提取与预测研究一、引言随着互联网的普及和应用领域的扩大，网络安全问题变得日益重要。
网络攻击是网络安全领域中的一个重要问题，因此对网络攻击进行特征提取和预测研究具有重要意义。
本文旨在探讨网络攻击的特征提取与预测研究，并结合实际案例进行分析与探讨。
二、网络攻击的特征提取网络攻击的特征提取是网络安全领域中的一项关键技术。
特征提取的目的是从网络流量中提取有用的信息，以便进行下一步的分析和处理，如异常检测、入侵检测等。
网络攻击的特征提取主要分为以下几种：1. 协议统计特征提取协议统计特征提取是一种基于协议规范的特征提取方法，它通过统计网络流量中不同协议的使用情况，提取协议的特定属性和特征。
例如，针对TCP协议，可以提取的特征包括：源端口、目的端口、序列号、确认号、标志位等。
2. 流量分布特征提取流量分布特征提取是一种基于流量的分布情况的特征提取方法，它通过分析网络流量的分布情况，提取出网络中异常流量和正常流量的特征。
例如，可以通过分析IP地址的变化情况来判断流量的分布情况。
3. 统计特征提取统计特征提取是一种基于统计学方法的特征提取方法，它通过对网络流量中数据包个数、数据包大小、数据包时间间隔等进行统计，提取网络流量的整体特征。
例如，可以通过计算网络流量的方差、均值和标准差等统计量来描述网络流量的分布情况。
三、网络攻击的预测研究网络攻击的预测研究是保障网络安全的一项重要工作。
通过预测网络攻击的发生，可以及时采取相应的措施来防范和应对。
网络攻击的预测研究主要分为以下几种：1. 基于机器学习的预测机器学习是一种用于数据分析和模型构建的重要技术。
通过使用机器学习算法，可以从大量的网络流量数据中发现隐藏的模式和规律，从而实现对网络攻击的预测。
例如，可以采用决策树、支持向量机等机器学习算法来构建网络攻击预测模型。
2. 基于时间序列的预测时间序列预测是一种利用时间序列数据来进行预测的方法。
在网络攻击预测中，可以采用时间序列分析的方法，将网络流量数据进行拟合和预测。
基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究
第卷第期控制与决策年月文章编号基于熵权系数与集成评价决策方法的研究陈雷王延章大连理工大学管理学院辽宁大连摘要对于信息系统方案评价这种复杂问题提出一种新的方法以避免主观判断的不确定性和随意性针对传统信息系统项目评标中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足提出了将主观判断与客观情况相结合定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数进而将法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价将该方法应用于评标过程的实践取得了较为满意的结果关键词熵权系数信息系统集成评价决策中图分类号文献标识码引言随着信息化步伐的加快越来越多的电子商务电子政务和办公自动化等方面的建设项目需要进行方案的公开招标为在招标过程中有效地降低风险必须采用科学合理的方法进行评标真正评出最合理最有竞争力的中标者传统的评标方法是依靠组织者和专家的主观判断来确定各个指标的权重定性因素占主要部分往往使得不同的专家在同一个指标上给出的分值出入很大结果由于决策不当而造成浪费或根本不能完成任务因此需要从理论和实践上对评标方法进行研究和探索本文将专家的主观判断与信息系统集成方案的客观情况相结合提出用确定权重的优化熵权系数法和理想法来进行评标所要解决的问题是通过科学的权重系数来调整主观偏差定量地确定投标者在价格方案集成创新系统性能成熟收稿日期修回日期基金项目国家自然科学基金资助项目作者简介陈雷男辽宁新民人博士生从事计算机网络信息系统评价的研究王延章男辽宁开原人教授博士生导师从事计算机网络电子政务等研究度服务人力资源等一系列指标的权重通过熵计算出权重系数并同时确定接近的最优值再将熵权系数应用到理想法得出最接近的理想解熵权法对权重系数的确定信息系统集成项目方案评价属多目标决策问题需要对所有投标者的方案是否合理是否有集成创新资质是否响应等进行定量综合分析对比从中选择方案合理性能价格比高服务优良的中标者熵原本是热力学的概念但自从数学家香农将其引进通讯工程并进而形成信息论后熵在工程技术管理科学乃至社会经济等领域得到广泛的应用熵是对系统状态不确定性的一种度量当系统处于种不同状态每种状态出现的概率为时评价该系统的熵为其中满足熵具有极值性也就是说当系数状态为等概率即时其熵值最大本文利用熵的概念来衡量某一评价指标对信息系统集成方案优劣的影响程度设某一信息系统集成项目的评价指标体系中有个指标投标单位有个个投标单位对应于个指标的指标值构成评价指标决策矩阵即其中元素表示方案的第个指标对价格指标而言越小越好对性能等指标而言越大越好记中每列的最优值为即记与的接近程度对进行归一化处理记以个评价指标评价家投标单位为条件定义第个评价指标的熵值其中由熵的极值性可知的值越接近于相等熵的值越大当的值完全相等时熵达到最大为不难看出指标的熵越大说明各投标单位在该指标上的取值与该指标的最优值间的差异程度越小即越接近最优值需要说明的是决策者对差异程度的大小有不同的认同度如果认为差异程度越小的指标越重要则可将熵值进行归一化后作为该指标的客观权重熵值小表示指标的不确定性强反之如果认为差异程度越大的指标越重要则可用熵的互补值进行归一化处理后作为指标的客观权重这里假定差异越大的指标越重要用对式进行归一化处理得表征评价指标的评价决策重要性的熵值对归一化得到指标的客观权重其中的确定取决于某信息系统集成方案中各家投标单位的固有信息因此称为客观权重同一评价指标对不同的投标单位可能有不同的客观权重为了全面反映评价指标的重要性并考虑到专家的经验判断力将专家对各指标给出的主观权重与客观权重相结合最终确定各指标的权重以此作为评价的权重系数对于第家投标单位可以得出一个初始评议值其中为中的最优值则较大的投标单位其综合评议值较高第期陈雷等基于熵权系数与集成评价决策方法的研究运用法确定最优方案采用理想法求解多目标决策问题是一种非常有效的方法它概念简单但在使用时需要在目标空间中定义一个测度以度量某个解靠近理想解和远离负理想解的程度其中心思想是先选定一个理想解和一个负理想解然后找出与理想解距离最近且与负理想解距离最远的方案作为最优方案法中的距离是指加权欧氏距离理想解是一个设想的最好解方案它的各个指标值都达到各候选方案中最好的值负理想解是一个设想的最差解它的各个指标值都达到各候选方案中最差的值现有的个方案中一般并没有这种理想解和负理想解但通过设定理想解和负理想解每个实际的解与理想解和负理想解进行比较如果其中有一个解最靠近理想解同时又最远离负理想解则该解应是个方案中最好的解用这种方法可对所有的方案进行排队一般说要找到一个距离理想解最近而又距离负理想解最远的方案是比较困难的为此引入相对贴近度的概念来权衡两种距离的大小判断解的优劣对上述个方案和个指标所确定的评价决策矩阵进行规范化得到规范化决策矩阵矩阵的元素为计算加权规范决策矩阵其中元素为式中是第个指标由式得到的权重解到理想解的距离其中是解的第个分量即第个指标规范化后的加权值是理想解的第个分量类似地定义解到负理想解的距离并且定义解到理想解的相对贴近度的值越接近则相应的方案越应排在前面最终的评议值由式和的线性组合确定即其中为对最终数据的放大系数案例研究信息系统集成项目的指标体系是通过广泛的调查研究和系统分析运用改进的法经信息收集分析和专家咨询而确定的在实际评标过程中指标可能很多而且随着系统的不同会有所改变为节省篇幅本文仅给出有代表性的指标示例设某一系统集成项目参加投标的单位为个重点对以下个指标进行评定即评价对象的指标集合总价人力方案设备公司级别能力成熟度投标单位的各项指标数量与分值如表所示表投标单位的各项指标数量与分值单位总价人力方案设备级别公司级别能力成熟度设各个指标的主观权重为根据熵权法得到的熵权系数如表所示表根据熵权法得到的熵权系数总价人力方案设备级别公司级别能力成熟度表最终的排序结果单位最终的排序结果如表所示根据值得到对家投标单位的排序为控制与决策第卷结语本文提出一种基于熵权系数与集成评价决策方法该方法曾应用于多家招标公司的招标项目取得了满意的结果信息系统建设方案的评价是非常复杂的问题评价过程包括对投标者的各种资质进行认证等环节并辅以其他方法来实现最终的中标方案在实际的评价过程中会根据不同的项目内容选择一些重点指标进行评价本文方法对于更为复杂的多级组合评价还没有应用因此对多级评价还需要进一步研究参考文献张世英张文泉技术经济预测与决策天津天津大学出版社杜纲岳松涛房地产开发投资决策的熵权系数优化模型数理统计与管理戴文战一种动态多目标决策模型及其应用控制与决策徐维祥张全寿信息系统项目评价集成法计算机工程与应用上接第页V因而定理中的条件满足不难验证定理中其余条件也满足故系统的零解是一致渐近稳定的结语本文探讨了非线性时变系统的稳定性问题通过利用具有齐次导数的时不变函数和近似系统的概念和方法得到一般非线性系统渐近稳定充分条件的新结果文中给出的实例表明新判据具有易于验证的特点参考文献1 TLB1TNN VL1TB F NVb NV第期陈雷等基于熵权系数与集成评价决策方法的研究基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究作者：陈雷， 王延章作者单位：大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024刊名：控制与决策英文刊名：CONTROL AND DECISION年，卷(期)：2003,18(4)被引用次数：79次1.张世英;张文泉技术经济预测与决策 19942.杜纲;岳松涛房地产开发投资决策的熵权系数优化模型[期刊论文]-数理统计与管理 1999(01)3.Evangelos Triantaphyllou Multi-criteria Decision Making Methods: A Comparative Study 20004.戴文战一种动态多目标决策模型及其应用[期刊论文]-控制与决策 2000(02)5.Ma J;Fan Z P;Huang L H A subjective and objective integrated approach to determine attribute weights 1999(02)6.徐维祥;张全寿信息系统项目评价DHGF集成法[期刊论文]-计算机工程与应用 2000(05)1.尤天慧.樊治平区间数多指标决策的一种TOPSIS方法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版)2002,23(9)2.郭辉.徐浩军.刘凌.GUO Hui.XU Hao-jun.LIU Ling基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估[期刊论文]-系统工程与电子技术2009,31(12)3.许永平.王文广.杨峰.王维平.XU Yong-ping.WANG Wen-guang.YANG Feng.WANG Wei-ping考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法[期刊论文]-湖南大学学报（自然科学版）2010,37(1)1.周荣喜.范福云.何大义.邱菀华多属性群决策中基于数据稳定性与主观偏好的综合熵权法[期刊论文]-控制与决策 2012(8)2.彭绍雄.唐斐琼基于TOPSIS法和灰色关联度法的军队第三方物流供应商评价分析[期刊论文]-物流科技2012(12)3.刘慧敏基于组合赋权的理想解法及其应用[期刊论文]-物流技术 2009(2)4.陈红艳改进理想解法及其在工程评标中的应用[期刊论文]-系统工程理论方法应用 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计算机网络脆弱性评估方法研究的研究报告
计算机网络脆弱性评估方法研究的研究报告计算机网络脆弱性评估方法研究的研究报告一、研究背景与意义随着计算机网络的广泛应用，网络攻击和网络犯罪日益猖獗，网络安全问题越来越受到重视。
为了保障计算机网络的安全并有效地防范网络攻击，需要对计算机网络脆弱性进行评估。
评估的过程中，需要选择合适的评估方法。
因此，开展计算机网络脆弱性评估方法研究有着重要的现实意义和科学价值。
二、计算机网络脆弱性评估方法研究的现状与发展趋势目前，关于计算机网络脆弱性评估方法的研究已经取得了一定的进展。
综合现有的研究成果，可以发现以下几个方面的研究热点。
1.基于风险的方法该方法将计算机网络脆弱性评估与风险评估相结合，采用风险管理的思想来评估计算机网络的安全状况，能够全面、动态地评估计算机网络风险。
2. 基于模型的方法基于模型的脆弱性评估方法通过建立相应的模型，对计算机网络的脆弱性进行定量评估。
该方法具有计算量小、灵活性强等优点，然而其评价结果的准确性可能受到模型的偏差影响。
3.基于漏洞的方法基于漏洞的脆弱性评估方法是将计算机网络中已知的漏洞作为评估依据，通过对漏洞的数量、严重程度和分布情况等方面的评估，来评估计算机网络的脆弱性。
然而，该方法评估结果可能受到未公开漏洞的影响。
4. 基于数据分析的方法该方法主要是通过对大量的日志数据进行分析，来评估计算机网络的脆弱性。
该方法具有对真实情况反映准确性高的优点，但是对评估工作的数据采集和处理能力要求较高。
近年来，随着各种新型攻击手段的不断出现，对计算机网络脆弱性评估方法的研究也更加趋于全面、深入和细致，因此，在未来的研究中，将会出现更加精准和针对性更强的计算机网络脆弱性评估方法。
三、计算机网络脆弱性评估方法研究的未来挑战计算机网络脆弱性评估方法的研究面临着来自技术和应用方面的一些挑战，主要包括以下几个方面。
1. 越来越复杂的计算机网络环境随着计算机网络中涉及的设备数量不断增加、系统构架越来越复杂、网络服务类型不断增加，计算机网络的规模和复杂程度也不断提高，这就要求脆弱性评估方法要能够适应这样的计算机网络环境。
基于熵的节点重要度评估方法
基于熵的节点重要度评估方法作者：潘想想姚红光来源：《计算机时代》2023年第12期摘要：针对网络中关键节点识别问题，提出一种基于熵的有向加权网络节点重要度评估方法，即EnRank算法。
通过定义有向加权网络中各个节点吸引率AR和传输率TR，运用熵法对节点的度、吸引率和传输率进行综合运算，从而得出有关于节点重要性综合评价指标。
该算法既考虑了节点本身的重要性，也考虑了相邻节点对其相对重要性。
经过对ARPA网络及社交网络连锁故障仿真实验，验证了该方法的可靠性。
关键词：节点重要性；熵法；有向加权网络； EnRank算法中图分类号：O157.5 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2023）12-01-04Entropy based node importance evaluation methodPan Xiangxiang， Yao Hongguang（School of Air Transport， Shanghai University of Engineering Science， Shanghai 201600，China）Abstract： Aiming at the problem of identifying key nodes in a network， an entropy based network node importance evaluation method， namely EnRank algorithm， is proposed. By defining the attraction rate AR and the transmission rate TR of each node in the directed weighted network，the degree， attraction rate and transmission rate of the node are comprehensively calculated by entropy method， and the comprehensive evaluation index of node importance is obtained. The algorithm considers both the importance of nodes themselves and the relative importance of neighboring nodes. The reliability of the method is verified by simulation experiments on ARPA network and social network.Key words： node importance; entropy method; directed weighted network; EnRank algorithm0 引言近年來，复杂网络的理论研究吸引了来自复杂性科学、信息科学、经济学、社会学、生物信息学等相关领域的大量研究者。
熵值法和层次分析法在权重确定中的应用
熵值法和层次分析法在权重确定中的应用一、本文概述权重确定作为决策分析的核心环节，其准确性和合理性直接影响到决策的质量和效果。
在众多权重确定方法中，熵值法和层次分析法因其独特的优势，被广泛应用于各种决策场景中。
本文旨在深入探讨熵值法和层次分析法在权重确定中的应用，分析两种方法的原理、特点、适用场景，并对比其优劣。
通过对这两种方法的深入研究，我们期望能为决策者提供更科学、更合理的权重确定方法，提高决策的有效性和准确性。
本文还将结合具体案例，对两种方法的实际应用进行展示，以便读者更好地理解和掌握这两种方法。
二、熵值法在权重确定中的应用熵值法是一种基于信息熵理论来确定权重的客观赋权方法。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量，它可以反映信息的无序程度或者信息的效用价值。
在权重确定中，熵值法通过计算各个评价指标的信息熵，来度量各个指标值的离散程度，从而确定各个指标的权重。
数据标准化处理：消除不同指标量纲的影响，对原始数据进行标准化处理，使得各指标值都处于同一数量级上。
计算指标熵值：根据标准化后的数据，计算每个指标的熵值。
熵值反映了该指标值的离散程度，熵值越大，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越小。
计算指标差异系数：用1减去熵值，得到指标的差异系数。
差异系数越大，该指标对综合评价的影响越大。
确定指标权重：根据差异系数的大小，确定各指标的权重。
差异系数越大，该指标的权重越大。
熵值法的优点在于其客观性强，不需要事先设定权重，而是根据数据的实际情况来确定权重。
熵值法也适用于多指标综合评价问题，能够有效地处理不同量纲的指标。
然而，熵值法也存在一定的局限性，例如它忽略了指标之间的相关性，并且对于数据的要求较高，需要数据量足够大且分布均匀。
在实际应用中，熵值法常常与其他方法相结合，如层次分析法、主成分分析法等，以提高权重确定的准确性和科学性。
通过综合运用这些方法，可以更加全面地考虑各种因素，使得权重确定更加合理和可靠。
基于最大熵算法网络流量预测模型研究
摘要 ： 究了网络流量准确预测优化问题 。 由于网络资源的调度和传输 速率时变性 较强 ， 研 互联 网中对 网络流量 的不确定影 响因素较 多 ， 同时由于传统的流量预测模 型精度 不高等缺陷。为解决上 述问题 ， 出了一种新 的基 于最大熵算法 建立网络 提 流量 预测模 型。先获得 约束的条 件 ， 对记录误 差采 用归一化 处理方 法得到 的， 是从 而记 录误差是模 型根据历史来得 到的预 测 结果 ， 用最大熵算法原理来 推测得到的结果分布 ， 然后 最后通过算法对 网络 的实际流量进行仿 真预测。实验 的仿真结果 说明 ， 此改进方法在预测精确度上 ， 比传统的集 中网络流量预测计算方法更胜一筹 ， 为网络流量预测优化 问题提供 了依据 。
ｒ ａ ｅ ｏ ｋ ｔａ ｆ ｓ ｒ ｄ ｃ ｅ ｙ ｓｍｕ ａｉ ｎ Ｔ ｅ ｓ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｈ ｓ ｈｇ ｅ ｒ ｄ ｃｉ ｎ ｅ ｎ ｔ ｒ ｆ ｃ Ｗａ ｐ ｅ ｉｔｄ ｂ ｉ ｌ ｔ ． ｈ ｉ ａｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓ ｌ ｗ ｒ ｉ ｏ ｍｕ ｏ ｓ ｔ ｏ ａ ｉｈ ｒ ｐ ｅ ｉｔ ｏ
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其 中，
＝
Ｉ ｐ ｄ （） ｘ
（） ８
代人熵的定义公式 ， 并注意到 Ｉ （） ＝１ ｐ ｘ 得： 日：
Ｐ ，２ … ，Ⅳ （ｌ ， ）
＝
图 １ 网络 流 量 的 预 测 框 图
＋Ｉ ＝ ｎ
丽
（） ９
在上述原理 中 ， 大 的问题是 如何 进行 归一化 的处 理 ， 最 网络流量会 随着不 同 的时间尺 度下 表现 出相对 应 的不 同的
预测算法相 比， 这种方法的预测准确度要高 出很多 。
基于条件熵和改进遗传算法的入侵检测算法研究
基于条件熵和改进遗传算法的入侵检测算法研究摘要：针对传统的入侵检测方法对于实时性网络检测效率低的问题，引入条件熵对高维数据集进行属性约简，但是由此引起了漏报率过高的问题，因而必须引入遗传算法以进化出最优种群。
将条件熵和改进遗传算法相结合，以提高入侵检测的效率和降低漏报率，并将改进遗传算法和标准遗传算法进行了比较，结果表明，将改进后的遗传算法用于入侵检测中具有较高的检测率。
关键词：入侵检测；条件熵；遗传算法0引言随着计算机网络技术的飞速发展以及广泛应用，计算机网络安全成了越来越重要的问题。
入侵检测是一种能检测任何企图破坏资源完整性、保密性和可用性等入侵行为，并能采取对抗措施的技术。
它作为一种主动防御技术，弥补了传统安全技术的不足，但也存在误报率和漏报率较高、实时性较差等缺点，需要大量或完备的数据才能达到比较理想的检测性能。
面对大规模的高维数据集如何快速进行处理，是影响实时性的关键因素。
降低维数是一个行之有效的方法，对大规模高维数据集采用属性约减颇有价值。
本文的基本思想是利用条件熵，对KDDcup99数据集中41维属性进行属性约减，把约减后的属性用改进的遗传算法进行了优化并和标准标准遗传算法进行了比较。
1条件熵与遗传算法本文中遗传算法的参数设置如下：M：初始化随机选择种群数量100。
T：遗传算法的终止进化代数，本文取为1 000。
Pc：交叉概率，本文取为0.95。
Pm：变异概率，本文取为0.05。
目标函数：F（xi）=wW-cC2属性约减本文利用条件熵的具体过程是：分别计算前41维数据和第42维（决策属性）的条件熵，然后按从小到大排序，依次删除直到维，既降低了空间复杂度，也降低了时间复杂度。
理论上利用现有条件比较容易实现。
数据预处理是为了把整型、浮点型和字符型数据转化成概率型数据，本部分实验采用的实验数据是抽取KDDcup99数据集10%的记录，实验平台为Java6.0_13，微软公司的Access数据库。
基于熵的赋权网络抗毁性评估方法
基于熵的赋权网络抗毁性评估方法赵静娴【摘要】为了研究赋权网络在遭到局部破坏后,网络性能保持稳定的抗毁能力,通过计算节点间不重叠路径对流量的贡献度,进而引入熵的概念,将网络拓扑结构的连通稳定性与网络承载流量的稳定性相结合,以全连通网为基准,提出了用于评估节点间抗毁性的标准稳定熵指标,并在此基础上给出了用于全网抗毁性评估的模型.仿真实验表明网络的抗毁性不仅与网络的拓扑结构、各边权重所代表的边容量总和有关,同时也与各边权重的均匀度有关;关键边性能权重分布越均匀的网络,其整体抗毁性能越强.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2014(034)009【总页数】3页(P2627-2629)【关键词】抗毁性;赋权;网络;熵;不重叠路径【作者】赵静娴【作者单位】天津科技大学经济与管理学院,天津300222【正文语种】中文【中图分类】TN915.020 引言人类社会网络化进程不断发展，通信网络、电力网络、物流网络、交通网络等网络无处不在。
在复杂网络的研究中，网络的抗毁性一直是研究的热点问题［1-2］。
Frank 等［3］最早提出连通度的概念;Goddard［4］、Wei 等［5］用完整度研究网络的抗毁性;郭伟［6］用跳面节点法来度量网络的可靠性;Schroeder 等［7］提出了基于熵的网络抗毁性评估方法;Nardelli 等［8］、任俊亮等［9］、饶育萍等［10］分别利用最短路径法研究了网络的抗毁性;程克勤等［11］、马润年等［12］进一步对链路赋权网络进行了抗毁性研究。
这些方法各有侧重，但都是以拓扑结构的连通性为标准对网络的抗毁性进行评估。
然而在现实中，除了由于网络局部遭到破坏而使网络整体连通性失效的极端情况，由于网络局部失效而引起网络流性能下降的情况更为普遍，也更具有实际意义。
也就是说当网络遭到自然或人为的突发事件破坏时，网络的连通性完好不意味着网络流的性能没有受到影响。
由此可见，在网络的抗毁性研究中，不仅要考虑网络在遭到破坏时节点间依然保持连通的能力，同时还要考虑节点间各种传输性能的稳定性。
基于信息熵的特征选择算法研究
基于信息熵的特征选择算法研究在机器学习和数据挖掘领域，特征选择是极其重要的一个环节。
通过去除冗余和无关的特征，特征选择可以帮助提高模型的性能和效率。
基于信息熵的特征选择算法是一种常见的特征选择方法，其基本思想是通过计算每个特征的信息熵来评估其重要性。
信息熵的概念源于信息论，它用于度量一个随机变量的不确定性。
在特征选择中，信息熵可以用于衡量一个特征对于分类或预测任务的贡献程度。
具体来说，信息熵低的特征意味着该特征对于分类或预测任务更有价值，因为这些特征能够提供更多的确定性。
基于信息熵的特征选择算法主要有两种：基于互信息的特征选择算法和基于单变量特征选择算法。
互信息是一种非线性的信息度量方法，它可以用于衡量两个随机变量之间的相关性。
在特征选择中，基于互信息的特征选择算法通过计算每个特征与目标变量之间的互信息来评估特征的重要性。
具体来说，互信息大的特征意味着该特征与目标变量有较强的相关性，因此对于分类或预测任务更有价值。
对于每个特征，计算其与目标变量之间的互信息。
单变量特征选择算法是一种更为简单的特征选择方法，它主要用于去除冗余和无关的特征。
该方法通过计算每个特征的信息熵来评估其重要性，并只选择信息熵低的特征。
可以使用一些启发式方法（如递归）进一步优化选择的特征。
需要注意的是，基于单变量特征选择算法虽然简单，但是它只能考虑每个特征单独的信息熵，而无法考虑特征之间的相关性。
因此，在某些情况下，它可能会漏选一些对于分类或预测任务有用的特征。
基于信息熵的特征选择算法是一种有效的特征选择方法，它通过计算每个特征的信息熵来评估其重要性。
基于互信息的特征选择算法可以用于衡量特征与目标变量之间的相关性，而基于单变量特征选择算法则主要用于去除冗余和无关的特征。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的算法来进行特征选择。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在众多领域得到了广泛应用。
特征加权与特征选择作为数据挖掘算法的关键步骤，对于挖掘出数据中的隐含信息和提高算法性能具有重要意义。
基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法分析
基于 网络 熵 的计 算 机 网络 攻 击效 果 定 量 评 估 方 法 分析
王新 安 周漫 万歆 （ 佳木斯 大学 附属 第一 医院 黑龙 江佳 木斯 １ ５ ４ ０ ０ ２ ）
摘 要： 本文主要通过假 设成立 基于 网络 熵的计算机 网络攻 击效果定量评 估模型 ， 在对 于计算机 网络受攻 击前后的安 全特性 变化 分析的 情 况下 ， 实现 对于 网络 熵概念的 阐释 ， 同时通过对 于网络 安全性 能指标体 系的选择 简化 实施 ， 应 用层次 分析法进行 网络 熵差的 分析计算 ， 最后通过对 于基于 网络 熵的计算机 网络攻击 效果定量评 估方 法模 型的实 际计 算检验 ， 在证 明该 模型方 法在实际评 估应 用 中的适 用性 后， 实 现 对 于 基 于 网络 熵 的 计 算 机 网 络 攻 击 效 果 的 定 量 评 估 方 法 分 析 与 研 究 。 关键词 ： 网络 熵 计算机 网络 攻击 安全性 效果 定量评估 方法 分析 中 图分 类号 ： Ｇ ６ ２ ３ ． ５ ８ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ２ — ３ ７ ９ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ （ ｂ ） － ｏ ｏ １ ８ － ０ １
随 着 计 算机 技术 以及 网络 信 息 技 术 在 实 际应 用 中 的不 断 发 展 对 于 计 算 机 网络 攻 击 效 果 进 行 表 示 描 述 。 进步 ， 计 算机 网络 安 全 的要 求 也 随 之 提 高 。 比如 ， 在信 息 安 全领 域 ， ４ Ｈ ＝一 ｌ ｏ 窖 ， （ ｙ ＇ ， ｖ ＝ ） （ １ ） 对 于 信 息 安 全 的 内 涵理 解 就 在 不 断 的 延 伸 扩 展 ， 由原 来 的 对 于 信 ２． ２ 单个 网络 安 全指 标 网络熵 差计 算 方法 息 安 全 的保 密 性 理 解 ， 逐 渐 扩 展 成为 不 仅 包 含 信 息 保 密性 ， 更 包 括 在 计 算 机 网 络 安 全 性 能 指 标 因素 中 ， 根据 计算 机 网 络 安 全 机 信 息 的 完 整性 以 及 可 用 性 、 可靠性 、 不可否认性等 ， 同时 在 进 行 信 制 以 及 准 则 等 的 不 同 ， 会 有 各 方 面 不 同的 对 于 网络 安 全 性 能 产 生 息安全保护的过程 中， 也 逐 击 以及 防 影 响 的 重 要 指 标 因素 ， 比较复杂并且繁多 ， 因此 ， 在 实 际计 算 机 网 范、 检测、 控制、 管理 、 评 估 等 多方 面 的 安 全 防 护 理 论 以 及 技 术 等 。 路 安 全性 能 指 标 的选 取 中 ， 应 注意 进 行 简 化 选择 。 以计 算 机 网 络 系 在 现 代 的 信 息 管 理 系统 中 ， 对 于 信 息安 全 的管 理 主要 核 心 就是 对 统 的 可 用性 为 例 ， 在确 定 网络 安 全 可用 性 的 影 响 指标 后 ， 对于 网络 于 信 息安 全 密 码 的 应 用 与管 理 ， 实 现 对 于 信 息安 全 密码 的 应 用 管 熵 差 值 的 计 算 方 法 如 下 。 理， 首 先 需 要 通 过 进 行 可 信 信 息 系统 的 建 立 与评 估 ， 在此基础上 ， 根 据 计 算 机 可 用 性 的 影 响 指标 因 素 情 况 ， 主要 有 网 络 数 据 吞 实现 对于 信 息 密码 安全 管 理 。 计 算 机 网 络 攻 击 效 果 的 评 估 是 信 息 吐量 、 网络 信 道利 用率 以及 网络 延 迟 情 况 、 延迟抖动频率 等， 其中 系统 安 全 综 合 评 估 的 重 要 组 成 部 分 ， 进 行 计 算 机 网络 攻 击 效 果 的 用ｓ 表 示 计 算机 网络 攻 击前 的 吞 吐量 情 况 ， 用Ｓ ， 计 算 机 网络 攻击 后 评估 ， 不仅 有利 干提 高计 算 机 信 息 系 统 在 复 杂 网络 环 境 下 的突 发 的吞 吐 量 情 况 ， 根 据 相 关 要求 原 则 ， 那 么 网络 数 据 流 量在 该 项 指 标 网络 攻 击 应 对 能 力 ， 而 且 对 于 计 算 机 网 络 攻 击 反 击 也 具 有 一 定 的 的 攻 击 效 果 可 表 示 为 下 列 公 式 （ ２ ） 所示。 应对参考 作用。
基于PCAP包的DDOS攻击检测算法设计
基于PCAP包的DDOS攻击检测算法设计DDoS攻击已经成为网络安全领域的一大热点话题，它不仅可以让网站服务不可用，还可能造成一系列严重的安全问题，如泄露用户数据、恶意软件感染等。
为了应对这种攻击，许多研究人员和企业开始开发和使用各种DDoS攻击检测算法。
本文将重点介绍基于PCAP包的DDoS攻击检测算法设计。
一、PCAP包介绍PCAP（Packet Capture）包是一种网络通信数据的捕获文件。
它可以记录网络设备在进行通信时所捕获的所有数据包信息，包括协议类型、数据包大小、源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口等。
在网络安全领域中，PCAP包常被用来分析网络中的流量和检测攻击行为。
二、DDoS攻击检测算法DDoS攻击分为多种形式，如TCP SYN Flood攻击、UDP Flood攻击、HTTP Flood攻击等。
基于PCAP包的DDoS攻击检测算法一般应该具备以下特点：1.高效性DDoS攻击往往会在短时间内向受害者服务端发送大量的数据包。
因此，基于PCAP包的DDoS攻击检测算法需要能够快速地进行数据包分析和处理，以便及时发现攻击行为。
2.准确性DDoS攻击检测算法需要准确地检测攻击行为，避免出现误报或漏报的情况。
同时，算法还需要对攻击行为进行分类，以便采取相应的应对措施。
3.可扩展性DDoS攻击检测算法需要能够适应不断变化的攻击形式和网络环境，因此需要具备一定的可扩展性和灵活性。
此外，算法还需要考虑到处理大规模数据的能力。
三、基于PCAP包的DDoS攻击检测算法可以分为两步，首先是数据预处理，然后是攻击检测处理。
1.数据预处理数据预处理主要是对原始的PCAP包数据进行初步的分析和处理，以筛选出可能的攻击数据。
预处理主要包括以下几个方面：（1）特征提取数据包特征提取是数据预处理的关键步骤之一。
在提取特征时，需要根据攻击的特点选择一些特征，并将其与已知的攻击行为进行比对。
常见的特征包括数据包大小、源IP地址、目标IP地址、数据包发送时间等。
针对网络攻击的配电网信息物理系统风险量化评估
针对网络攻击的配电网信息物理系统风险量化评估1. 引言1.1 背景介绍随着信息化和智能化技术的迅速发展，配电网信息物理系统在电力系统中起着越来越重要的作用。
随之而来的网络攻击风险也日益增加，给系统的安全稳定带来了挑战。
对配电网信息物理系统的风险进行量化评估显得尤为重要。
配电网信息物理系统是将电力系统和信息通信系统相结合的一种新型智能电力系统，其关键特点是数据的采集、传输和处理。
正是这些数据的流动和处理过程，使得系统面临着来自网络攻击的威胁。
网络攻击可能会导致系统数据被篡改、服务质量下降甚至系统崩溃，给系统稳定运行带来威胁。
对配电网信息物理系统的风险进行量化评估有助于及时发现系统中存在的安全隐患，制定有效的防范措施，保障系统的安全稳定运行。
本文将探讨针对网络攻击的配电网信息物理系统风险量化评估方法，分析网络攻击威胁模型，提出风险量化评估方法，并通过实例分析和风险管理对策，最终达到保护配电网信息物理系统安全的目的。
【字数：240】1.2 研究目的配电网信息物理系统是供电系统中重要的一环，面临着来自网络攻击的风险。
本文旨在通过对网络攻击的配电网信息物理系统的风险量化评估，为防范和应对网络攻击提供科学依据。
具体研究目的包括以下几点：1. 分析网络攻击对配电网信息物理系统的潜在影响，揭示网络攻击对配电网系统的威胁性。
2. 探究网络攻击的威胁模型，从攻击者的角度深入了解可能存在的攻击方式和手段。
3. 提出合适的风险量化评估方法，帮助系统管理员更好地评估网络攻击可能带来的风险级别。
4. 通过实例分析，验证风险量化评估方法的准确性和实用性，为实际应用提供参考。
5. 提出有效的风险管理对策，帮助配电网信息物理系统建立健全的安全防护机制，提高系统的抗攻击能力和安全性。
通过研究上述目的，我们希望能够为提高配电网信息物理系统的安全性和稳定性，有效防范和应对网络攻击的风险提供理论支持和实践指导。
【内容超过2000字，省略】。
基于网络流量特征的DDoS攻击检测技术研究
基于网络流量特征的DDoS攻击检测技术研究一、攻击与网络流量特征的关系DDoS攻击是一种高度破坏性的网络攻击方式，通过在目标系统上创建大量虚假请求，导致目标系统无法提供正常服务。
因此，DDoS攻击的检测对于网络安全至关重要。
在这种攻击中，攻击者通常使用控制节点掌控大量的僵尸主机，向目标系统发送海量的访问请求。
这样，目标系统就会受到过载，无法正常响应请求。
因此，网络流量特征的分析对于检测DDoS攻击至关重要。
一般来说，DDoS攻击的网络流量具有如下特征：1. 高流量峰值：DDoS攻击会向目标系统发送大量的请求，导致网络流量瞬间爆发，形成高流量峰值。
2. 随机分布：攻击者通常会选择欺骗措施来躲避检测。
因此，攻击流量通常表现为随机分布，难以预测。
3. 多源攻击：攻击者通常会使用多个攻击源，向目标系统发送海量的请求。
因此，网络流量通常来自多个不同的IP地址。
4. 攻击时间：攻击者通常会在特定的时间段进行攻击，例如在网站高峰期或者特定活动期间。
基于这些特征，可以使用不同的算法来检测DDoS攻击。
下面将介绍一些常见的算法。
二、DDoS攻击检测算法1. 基于特征的检测算法：这种算法旨在识别攻击流量的显著特征。
例如，可以通过监视网络流量，检测高流量峰值以及IP地址的随机性分布，从而识别DDoS攻击。
这些特征可以用于构建多种模型，例如支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。
2. 基于行为的检测算法：这种算法旨在捕捉攻击者的行为模式。
例如，可以监测大量的重复请求、异常的流量分布和不正常的访问频率等。
这些特征可以用于构建行为模型，从而检测异常流量。
3. 基于流量分析的检测算法：这种算法旨在检测网络流量的分布情况。
例如，可以分析网络流量的转发模式、包的大小分布和不同流量的分布规律等。
这些特征可以用于构建流量分析模型，进而检测异常流量。
三、DDoS攻击检测技术的应用DDoS攻击检测技术已经被广泛应用于各个领域，包括金融、电商、游戏和政府等。
基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统
现代电子技术Modern Electronics TechniqueMay 2024Vol. 47 No. 102024年5月15日第47卷第10期0 引 言计算机网络中，网络流量、用户行为、社交网络等数据呈现出高维度的特性[1]，这些数据中可能隐藏着重要的信息和模式。
离群点是数据集中与其他数据点显著不同的观测值[2⁃4]，也可能是异常事件、恶意行为或重要机会的指示器，因此，准确、高效地检测离群点对于网络安全、数据分析和决策支持等方面具有重要意义。
例DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.10.017引用格式：谭印，苏雯洁.基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统[J].现代电子技术，2024，47（10）：91⁃95.基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统谭 印， 苏雯洁（桂林电子科技大学， 广西 北海 536000）摘 要： 通过离群点检测可以及时发现计算机网络中的异常，从而为风险预警和控制提供重要线索。
为此，设计一种基于局部信息熵的计算机网络高维数据离群点检测系统。
在高维数据采集模块中，利用Wireshark 工具采集计算机网络原始高维数据包；并在高维数据存储模块中建立MySQL 数据库、Zooleeper 数据库与Redis 数据库，用于存储采集的高维数据包。
在高维数据离群点检测模块中，通过微聚类划分算法划分存储的高维数据包，得到数个微聚类；然后计算各微聚类的局部信息熵，确定各微聚类内是否存在离群点；再依据偏离度挖掘微聚类内的离群点；最后，利用高维数据可视化模块呈现离群点检测结果。
实验证明：所设计系统不仅可以有效采集计算机网络高维数据并划分计算机网络高维数据，还能够有效检测高维数据离群点，且离群点检测效率较快。
关键词： 计算机网络； 高维数据； 离群点检测； 局部信息熵； Wireshark 工具； 微聚类划分中图分类号： TN919.1⁃34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）10⁃0091⁃05A computer network high⁃dimensional data outlier detection system based onlocal information entropyTAN Yin, SU Wenjie(Guilin University of Electronic Technology, Beihai 536000, China)Abstract ： The anomalies in computer networks can be detected in a timely manner by means of outlier detection, so as to provide important clues for risk warning and control. On this basis, a computer network high⁃dimensional data outlier detection system based on local information entropy is designed. In the high⁃dimensional data collection module, Wireshark tool is used to collect raw high⁃dimensional data packets from computer networks. The high⁃dimensional data storage module is established by means of MySQL database, Zooleeper database, and Redis database to store the collected high⁃dimensional data packets. In thehigh ⁃dimensional data outlier detection module, the stored high ⁃dimensional data packets are divided by means of micro clustering partitioning algorithm to obtain several micro clusters. The local information entropy of each micro cluster is calculated to determine whether there are outliers within each micro cluster, and outliers within micro clustering are mined based on thedegree of deviation. The high⁃dimensional data visualization module is used to present outlier detection results. The experimental results show that the system can not only effectively collect high ⁃dimensional data from computer networks and partition them,but also effectively detect outliers in high⁃dimensional data, and the efficiency of outlier detection is fast.Keywords ： computer network; high dimensional data; outlier detection; local information entropy; Wireshark tool;microclustering division收稿日期：2024⁃01⁃24 修回日期：2024⁃03⁃01基金项目：广西科技重点研发计划：基于区块链及大数据的跨境金融服务平台的研发与应用（2023AB01400）91现代电子技术2024年第47卷如，在网络安全领域，检测异常流量可以识别网络攻击和病毒传播；在用户行为分析中，检测异常行为有助于理解用户需求和市场趋势；在社交网络中，检测离群点可以发现关键人物和群体，为社交媒体分析和舆情监控提供支持。
层次网络安全威胁态势量化评估方法
0引言网络应用技术的不断普及,各种危害性的手段不断地出现,造成了网络上不同层次的危害。
我们常见的网络安全保障是360、防火墙等,得到的只是日志形式上的警告,却不是很全面的,当网络遭遇到威胁状态时难以扫描到整个网络安全的状态。
当前有很多的电脑黑客在盗取人们的信息,使人们的信息得不到安全的保障。
为了进一步保障网络的安全状态,保障人们的信息安全,本文将对网络安全状态进行评估、网络安全状况的变化进行预测,网络安全的设备进行分析等,通过这些数据的分析从而进一步对网络安全系统策略做出调整,以便保障网络安全系统。
1当前网络安全威胁态势量化评估的现状网络态势是指各种网络设备的运行状况,由网络行为和用户行为所组成的整个网络当前的状态和变化趋势,网络安全态势是进行大规模网络监控、及时的掌握网络安全信息的状况[1]。
因此进行有效的网络安全评估是当前人们最关注的问题。
随着科技技术的发展,当前许多研究人员设计并实现了大量网络态势的评估方法。
但是我国当前的评估现状还处在信息单一化、评定指标上只是片面的而无实际的结合。
如Bass 提出应用多传感器数据融合建立起网络空间状态意识框架,通过识别攻击者身份、攻击者速度、威胁性和攻击的目的性,从而进行评估网络空间的安全意识[2]。
但是没有实现具体的圆形系统,Information Extraction &Transport 开发SSARE 用于广域的计算机攻击检测和态势,响应评估。
而在现在我们可以采用IDS 日志库进行取样分析其数据,这样可以了解主机本身的重要性,从而构建层次网络安全威胁态势量化评估,主要从服务、网络、主机三个层次来评估网络安全威胁的态势情况[3]。
2层次网络安全威胁态势量化评估方法2.1层次网络安全威胁态势量化评估的模式按照网络的规模和层次的关系来进行分析,主要经网络分为主机、网络系统、网络服务这三个部分,主要的威胁态势之一是黑客的攻击,很多黑客分析都是以主机中的系统来进行威胁,借助系统的来进行分解,从而按照网络的组织结果从而设计出层次网络安全威胁态势量化的评定模式。
网络攻击得行为分析
网络攻击得行为分析摘要随着信息网络技术应用的日益普及，由于其国际性、开放性和自由性的特点，对安全提出了更高的要求。
跨站攻击是针对web应用的一种网络攻击手段。
攻击者通过跨站攻击将脚本代码注入至web应用中，并通过数据回显等方式反射或发送给客户端的浏览器并在客户端浏览器执行。
恶意脚本将能够劫持客户端浏览器，盗取敏感数据。
跨站攻击可以被攻击者视为实施进一步攻击的武器，利用跨站脚本劫持用户浏览器，注入恶意代码之后，攻击者可以结合其他攻击方式，对客户端和服务器造成更大的危害。
在当前时代的网络背景下，跨站攻击逐渐成为危害巨大的攻击方式，然而，相当一部分的开发者，用户都没有意识到跨站攻击的严重性。
本文根据网络公里行为展开分析首先提出选题研究背景意义，进而提相互相关概念，其次对网络攻击流程和影响因素分析，最后提出防护对策。
关键词：网络攻击行为分析防护对策AbstractWith the increasing popularity of the application of information network technology, higher requirements have been put forward for security because of its characteristics of international, open and free. XSS is for a network attack method of web applications. The attacker by XSS attack the script into the web application, and through the data display mode of reflection or transmission to the client browser and executed on the client browser. Malicious scripts will be able to hijack client browsers and steal sensitive data. Cross site attacks can be regarded as the attacker further attacks using weapons, XSS hijack a user's browser, after the injection of malicious code, the attacker can be combined with other attacks, causing more harm to the client and server. In the current era of network background, cross site attacks gradually become dangerous attacks, however, a considerable part of the developers, users are not aware of the seriousness of the XSS attack. Based on the analysis of network kilometre behavior, this paper first puts forward the background significance of topic selection, and then puts forward the concept of interrelated. Secondly, it analyzes the process and influencing factors of network attack, and finally puts forward protective countermeasures.Key words: network attack behavior analysis and Protection Countermeasures目录摘要 (1)1.绪论 (5)1.1研究背景意义 (5)1.1.1研究背景 (5)1.1.2研究意义 (5)1.2国内外研究现状 (6)1.2.1国内研究现状 (6)1.2.2国外研究现状 (6)2.网络攻防相关概念 (7)2.1网络安全问题概述 (7)2.2网络攻击行为 (8)2.3网络攻击中的行为特点 (8)2.3.1利用网络有流量产生 (8)2.3.2行为不同于正常交互 (8)2.3.3信息承载于在数据包中 (8)2.3.4网络中攻击行为的工具言语化 (8)2.3.5精神、声誉方面的攻击 (9)2.3.6网络中攻击行为目的实现的最大化 (9)3.网络攻击流程及影响因素 (10)3.1网络攻击流程分析 (10)3.1.1 SYN洪水攻击(SYN flood ) (10)3.1.2 ping洪水攻击 (11)3.1.3 Smurf攻击 (11)3.1.4 Land攻击 (11)3.2网络中攻击行为的影响因素 (11)3.2.1人为影响因素 (11)3.2.2网络中攻击行为的环境影响因素 (13)4.计算机网络攻击案例 (14)4.1协议隐形攻击行为的分析和利用 (14)4.1.1隐形攻击行为的触发和分析 (14)4.1.2隐形攻击行为的利用 (15)4.2实验及分析 (15)4.2.1实验平台的搭建 (15)4.2.2隐形攻击行为分析实例 (16)4.3隐形攻击行为的利用实例 (17)4.4讨论 (17)5.网络防御措施 (19)5.1入侵检测 (19)5.2实施防火墙技术 (19)5.3服务器端的行为控制 (20)5.4网络传输中的测量控制 (21)5.5其它辅助防御措施 (21)总结 (23)参考文献 (24)1.绪论1.1研究背景意义1.1.1研究背景当今世界，网络信息技术口新月异，全面融入社会生产生活，深刻改变着全球经济格局、利益格局、安全格局。
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基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法分析摘要：本文主要通过假设成立基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估模型，在对于计算机网络受攻击前后的安全特性变化分析的情况下，实现对于网络熵概念的阐释，同时通过对于网络安全性能指标体系的选择简化实施，应用层次分析法进行网络熵差的分析计算，最后通过对于基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法模型的实际计算检验，在证明该模型方法在实际评估应用中的适用性后，实现对于基于网络熵的计算机网络攻击效果的定量评估方法分析与研究。
关键词：网络熵计算机网络攻击安全性效果定量评估方法分析
中图分类号：g623.58 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2013）02（b）-0018-01
随着计算机技术以及网络信息技术在实际应用中的不断发展进步，计算机网络安全的要求也随之提高。
比如，在信息安全领域，对于信息安全的内涵理解就在不断的延伸扩展，由原来的对于信息安全的保密性理解，逐渐扩展成为不仅包含信息保密性，更包括信息的完整性以及可用性、可靠性、不可否认性等，同时在进行信息安全保护的过程中，也逐渐发展并包含了对于信息攻击以及防范、检测、控制、管理、评估等多方面的安全防护理论以及技术等。
在现代的信息管理系统中，对于信息安全的管理主要核心就是对于信
息安全密码的应用与管理，实现对于信息安全密码的应用管理，首先需要通过进行可信信息系统的建立与评估，在此基础上，实现对于信息密码安全管理。
计算机网络攻击效果的评估是信息系统安全综合评估的重要组成部分，进行计算机网络攻击效果的评估，不仅有利于提高计算机信息系统在复杂网络环境下的突发网络攻击应
对能力，而且对于计算机网络攻击反击也具有一定的应对参考作用。
1 计算机网络安全性能指标的选取分析
在进行计算机网络攻击效果的定量评估过程中，要实现对于计算机网络攻击效果的评估分析，首先需要通过选取计算机网络安全性能指标因素，对于计算机网络攻击前后的安全变化情况进行分析的基础上，才能实现对于计算机网络攻击效果的评估。
通常情况下，进行计算机网络攻击的目的，就是为了破坏计算机网络的安全特性，是计算机网络失效或者是达到降低的效果。
因此，通过对于计算机网络攻击前后安全性能指标的选取分析，来实现对于计算机网络攻击前后安全性能的变化描述，并且计算机网络攻击前后的安全性能指标差值，就是进行计算网络攻击效果评价的重要标准。
本文主要通过系统分析法，通过对于计算机网络安全机制的研究分析，通过计算机网络安全机制以及准则、指标三级特性，实现对于计算机网络攻击效果的评估。
通常情况下，计算机网络安全机制主要包含计算机网络的放绕过性、防篡改性以及可验证性、
正确性、可用性等各种性能机制，而计算机网络安全的准则则主要包含防更改性、多样性以及隔离性、多重性、强制性等各要素，而通常情况下，根据计算机网络安全指标的测量结果，对于计算机网络的安全特性又可以分为布尔型、实数型以及分级数值等各种类型，并且在进行网络安全性能指标的选取过程中，进行安全性能指标的选取，还需要根据整体性或者是时效性等选择原则要求进行选取实施，比较麻烦并且繁杂，在实际选择评估应用中，需要注意结合指标选取实际情况进行简化选取实施。
2 基于网络熵的网络攻击效果计算分析
2.1 网络熵的含义概述
通常情况下，在进行计算机网络攻击效果的评估过程中，进行网络安全性能指标的简化选取之后，由于进行网络攻击效果的评估只是对于网络攻击前后的安全性能变化的评估分析，因此，评估分析过程中可以使用网络熵对于网络安全性能情况进行描述评价，通常情况下网络熵的值越小，那么就表示计算机网络系统的安全性能越好，而一旦计算机网络在服务运行过程中受到攻击，那么网络服务的性能就会下降，同时计算机网络系统的稳定性就会受到破坏，网络熵值也会增加。
一般用下列公式（1）所示的网络熵差值对于计算机网络攻击效果进行表示描述。
2.2 单个网络安全指标网络熵差计算方法
在计算机网络安全性能指标因素中，根据计算机网络安全机制
以及准则等的不同，会有各方面不同的对于网络安全性能产生影响的重要指标因素，比较复杂并且繁多，因此，在实际计算机网路安全性能指标的选取中，应注意进行简化选择。
以计算机网络系统的可用性为例，在确定网络安全可用性的影响指标后，对于网络熵差值的计算方法如下。
根据计算机可用性的影响指标因素情况，主要有网络数据吞吐量、网络信道利用率以及网络延迟情况、延迟抖动频率等，其中用s1表示计算机网络攻击前的吞吐量情况，用s2计算机网络攻击后的吞吐量情况，根据相关要求原则，那么网络数据流量在该项指标的攻击效果可表示为下列公式（2）所示。
2.3 计算机网络系统的网络熵差值计算
根据上述对于计算机网络安全性能单个指标的网络熵差值计算表示分析，在进行整个计算机网络系统的网络熵差值的计算中，就是在进行安全性能指标权重值确定的情况下，通过对于计算机网络安全性能指标的权重因素的网络熵差值计算，来实现对于计算机网络系统网络熵差值的计算描述。
如下公式（4）所示，就是系统网络熵为h情况下，用h’表示网络攻击后系统的网络熵值，那么对于网络攻击效果的计算就可以表示为如下公式所示。
3 结语
总之，基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法，是通过网络熵描述理论，在对于计算机网络安全性能指标权重因素的定
量计算分析基础上实现的，对于计算机网络攻击效果的评估具有一定的适用性。
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