主机网络安全防护技术的研究与应用

采用CONSOLE-MANAGER-AGENT的分布式体系结构，综合入侵检测与访问控制等安全技术，基于网络安全模型P2DR，提出了一个动态和静态相结合，集防护、检测和响应为一体的主机系统可适应综合安全模型；并在此基础上设计和实现了USAMS(UNIX Security Audit Management System)，对涉密网内的主机系统实施综合安全防护。     

基于智能体的自适应入侵检测系统

提出了一种基于智能体技术的自适应入侵检测系统体系结构,将智能体技术和自适应模型生成技术应用于入侵检测系统中.智能体技术的应用解决了传统的集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,通过各种智能体来协作完成入侵检测任务,充分利用网络和主机资源.而智能体与自适应模型生成技术相结合,采用遗传算法建立准确的数据模型,使得入侵检测系统能够自动配置和更新不同环境下的入侵检测模型,能够通过自我学习、自我改进来提高系统的入侵检测能力和适应能力.     

Web入侵防御系统的设计与实现

针对目前常见的Web服务器安全威胁设计并实现了一套Web入侵防御系统.系统通过制定安全策略来检测所有访问Web服务器的行为,可以有效地阻止常见的攻击从而保护Web服务器的安全.由于系统的策略引擎支持加载和调用Lua语言编写的策略脚本,使策略脚本的编写更加简单、灵活.     

网络安全动态防御体系研究及应用

在分析P2DR2模型的基础上,阐述了发展网络安全动态防御体系的重要性,讨论了其功能需求,提出了改进的IDS分析响应系统模型,并以其为核心构建了网络安全动态防御体系,还讨论了实现的关键技术并给出了应用实例.     

基于PCA和LOGIT模型的网络入侵检测方法

针对高维度网络数据进行多类攻击行为检测的需求,提出一种基于PCA和Logit模型的网络入侵检测方法,通过PCA对网络数据降维、简化数据集和多项式Logit模型实现对不同攻击行为的识别并判别其类型。实验结果表明,方法在网络入侵识别上具有较理想的效果。     

一种新的基于相关性的层次型分布式入侵检测模型

针对传统的分布式入侵检测模型的局限性,提出了一种新的基于相关性的层次型分布式入侵检测模型,有效地解决分布式模型中通信代价和检测准确性的矛盾。核心思想是:检测代理间的协作程度应该和其相关性成正比。通过量化检测代理间的相关性,将整个分布式系统分割成多个高度相关的子系统,而子系统间通过动态代言人机制进行协作,有效地减少分布式系统中低价值的通信。最后从理论上证明了有效性和高效性。     

基于BP神经网络的智能入侵检测系统

介绍了BP神经网络的基本知识，设计了基于BP神经网络的智能入侵检测系统。并提出了根据不同的网络协议使用不同神经网络的思想，指出了每个神经网络需要的网络数据，并阐述了训练和测试神经网络的方法。     

辽宁省海水入侵成因及防治措施

海水入侵是在自然和人为因素综合作用下形成的地质灾害。辽宁省海水入侵自 70年代以来呈逐渐增加趋势 ,具有入侵面积广、发展速度快等特点。目前海水入侵已成为我国较为突出的地质灾害 ,给工农业生产和人民生活造成很大危害。针对海水入侵形成机制及危害程度的地域性 ,目前已采取不同的防治措施 ,如控制开采 ,人工回灌 ,修建地下水库等 ,取得一定效果。     

粒子群优化的半监督入侵检测算法

为解决无监督入侵检测算法检测率低,有监督的入侵检测不能有效的检测未知攻击的问题,提出了一种粒子群优化的半监督入侵检测算法,算法对少量的约束信息进行基于密度的扩展获得潜在约束得到聚类模型,以此指导未标记数据聚类,对仍没有确定类别的未标示数据使用粒子群优化的K均值算法进行聚类实现对异常的检测。改进的算法检测率达到83.7%,误报率减少至3.13%,总体效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。     

基于遗传神经网络的入侵特征选择模型

针对高维数据包含的不相关和冗余特征影响检测方法性能的问题,提出了基于遗传神经网络入侵特征选择模型.该模型在传统的遗传神经网的输入层和隐含层之间增加特征选择层,并在特征选择层与输入层间设置连接开关,如果开关合上,则该特征被选中;否则为放弃.实验结果表明,该模型在保持原有信息完整性的同时,能有效减少冗余特性;在保证检测准确率的前提下,有效提高系统的检测速度.     

基于遗传算法的免疫网络设计

从人体免疫网络抵御抗原与计算机网络抵御入侵的相似性,提出一个基于遗传算法的免疫网络并应用于分布式入侵检测系统.将一个基于每秒网络数据量为参数的时间序列作为检测子的抗体表达形式,在单个网段检测网络数据,通过各个网段之间的抗体交流,实现抗体的优化.在抗体的进化过程中,提出了较好地评价抗体适应度的评估函数,为优化抗体的遗传算法的实现打下了基础.     

Numerical simulation of seawater intrusion from estuary into river using a coupled modeling system

One of the most important causes of the freshwater shortage in estuarine area is the increasing seawater intrusion into the river. To simulate seawater intrusion properly, two important factors should be considered. One is the bidirectional and time-dependent coupling effects between river discharges and tidal forces. The other is the three-dimensional and stratified structure of dynamic processes involved. However, these two factors have rarely been investigated simultaneously, or they were often simplified in previous researches, especially for the estuary connected with an upstream river network through multiple outlets such as the Pearl River Estuary (PRE). In order to consider these two factors, a numerical modeling system, which couples a one-dimensional river network model with a three-dimensional unstructured-grid Finite-Volume Coastal Ocean Model (FVCOM), has been developed and successfully applied to the simulation of seawater intrusion into rivers emptying into the PRE. By treating the river network with a one-dimensional model, computational efficiency has been improved. With coupling 1D and 3D models, the specification of up-stream boundary conditions becomes more convenient. Simulated results are compared with field measured data. Good agreement indicates that the modeling system may correctly capture the physical processes of seawater intrusion into rivers.     

Hydrochemical indexes of seawater intrusion and comprehensive judgement on intrusive degree

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