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成簇阶段恶意节点的识别与剔除模型的研究和实现

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简介:
本研究聚焦于网络中成簇阶段恶意节点的检测与隔离技术,构建了一套有效的识别与剔除模型,并成功应用于实际系统中。旨在增强网络安全性和稳定性。 无线传感器网络节点成簇是实现对传感器网络高效节能管理和应用的有效方法。在网络的安全问题中,恶意节点尤为突出,它们破坏了正常的工作规则,影响了网络的效率以及整体寿命。为了提高整个网络的表现,在形成集群阶段希望能够及时识别并剔除这些具有破坏性的恶意节点。 采用LEACH层次化通信的思想,并结合一种基于LEACH算法的密钥预分配方案,可以构建一个模型来仿真在成簇阶段对恶意节点进行识别和删除的过程。这样不仅可以延长网络寿命,还能提高其效率。

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    本研究聚焦于网络中成簇阶段恶意节点的检测与隔离技术,构建了一套有效的识别与剔除模型,并成功应用于实际系统中。旨在增强网络安全性和稳定性。 无线传感器网络节点成簇是实现对传感器网络高效节能管理和应用的有效方法。在网络的安全问题中,恶意节点尤为突出,它们破坏了正常的工作规则,影响了网络的效率以及整体寿命。为了提高整个网络的表现,在形成集群阶段希望能够及时识别并剔除这些具有破坏性的恶意节点。 采用LEACH层次化通信的思想,并结合一种基于LEACH算法的密钥预分配方案,可以构建一个模型来仿真在成簇阶段对恶意节点进行识别和删除的过程。这样不仅可以延长网络寿命,还能提高其效率。
  • 无线传感网络中算法
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    本研究聚焦于无线传感网络安全中的关键问题,提出了一种创新性的恶意节点识别算法。通过分析节点行为模式和通信特征,有效检测并隔离恶意活动,增强网络整体的安全性和可靠性。 为了增强无线网络的安全性和可靠性,本研究基于随机并行簇头选举算法提出了一种新的路由方法,该方法结合节点信任值应用于无线传感网中。新算法综合考虑了节点间的距离及分布密度,并采用分布式策略来实现对簇头的均匀选择、识别和移除。通过仿真测试发现,改进后的算法在防范恶意节点参与数据传输方面更为有效,从而提高了整个网络通信的安全性和稳定性。
  • 基于多特征JavaScript代码检测、分析.pdf
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    本文探讨了利用多种特征对恶意JavaScript代码进行有效检测、识别和深入分析的方法,旨在提高网络安全防护能力。 本段落主要研究了如何检测并分析混淆的恶意JavaScript代码,并提出了一种基于多特征的方法来实现这一目标。通过对大量JavaScript恶意代码的研究,我们提取出了82个用于描述这些代码特点的特征,其中47个是新发现的独特特征。 在我们的实验中,使用了5,255份包含正常和混淆恶意JavaScript的样本进行训练与测试,并应用了几种不同的机器学习算法来评估数据集。结果显示,在引入新的独特特征之后,所有分类器的表现都有所提升,误检率也有所下降。 本研究的主要贡献在于:提出了一套基于多特征的方法以更有效地检测混淆恶意JavaScript代码;引入了能够提高检测精度的新特征,并降低了误报的可能性;为解决如何有效识别和防范混淆的恶意JavaScript提供了一个实用方案。 随着JavaScript在网页交互中的广泛应用,它也成为黑客实施网络攻击的重要工具。因此,开发出有效的手段来发现并阻止这些威胁变得至关重要。我们采用包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)以及k-近邻算法在内的多种机器学习技术来进行恶意代码的检测。 为了更准确地识别混淆恶意JavaScript代码,我们需要考虑许多不同的特征类型,比如属性、重定向行为、可疑关键词和特定的混淆手法等。这些因素有助于提高我们的检测模型的有效性。研究中提取出的新特征为更好地描述并理解这类复杂且隐蔽的安全威胁提供了重要依据。 实验结果表明,在使用新的独特特征后,所有测试分类器的表现都有显著改善,并且误检率也有所降低,这证明了我们方法的实效性和有效性。
  • 大规复杂场景中可见性判定技术.pdf
    优质
    本论文深入探讨了在大规模复杂场景中提高渲染效率的关键技术——可见性判定与剔除方法,并详细介绍了其实现过程。通过理论分析和实验验证,提出了一种高效且实用的解决方案,为三维图形处理领域提供了新的视角和技术支持。 本段落是一篇关于大规模复杂场景可见性判断及剔除技术的研究与实现的学位论文。主要探讨了3D场景中的物体剔除以及加速优化等问题,供相关领域的人士参考。
  • 探测软件:通过分析序列API论文
    优质
    本研究论文探讨了利用序列恶意API模式来识别和检测计算机系统中的恶意软件。通过深入分析这些模式,旨在提高网络安全防护能力。 在当今信息技术与互联世界的时代背景下,恶意软件的检测已成为个人、企业乃至国家的重要安全议题。新一代恶意软件通过采用诸如打包和混淆等高级防护机制来逃避传统的防病毒解决方案。API调用分析因其能够描述软件功能而成为识别可疑行为的有效手段之一。 本段落提出了一种基于序列模式挖掘算法的方法,旨在发现具有代表性和判别性的API调用模式,从而实现高效的恶意软件检测。随后,我们应用了三种机器学习算法对恶意软件样本进行分类处理。实验结果显示,在包含8152个来自16个不同家族的恶意软件样本以及523个良性样本的数据集上,所提出的方法取得了0.999 F-measure的良好性能表现。
  • MATLAB程序)
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    本书通过丰富的实例和详细的MATLAB编程指导,系统介绍了模型阶次识别的基本原理、方法及其应用。适合工程技术人员及高校师生参考学习。 一、利用行列式比估计模型的阶次 二、利用残差方差估计模型的阶次 三、利用Akaike准则估计模型的阶次 四、利用最终预报误差准则估计模型的阶次 五、根据Hankel矩阵秩估计模型的阶次 附录: 1. 利用行列式比估计模型的阶次 2. 利用残差方差估计模型的阶次 3. 利用Akaike准则估计模型的阶次 4. 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5. 根据Hankel矩阵秩估计模型的阶次
  • MATLAB程序)
    优质
    本书详细介绍了如何使用MATLAB进行模型阶次识别的方法和技巧,并提供了丰富的实例及编程代码。适合工程技术人员参考学习。 一、利用行列式比估计模型的阶次 二、利用残差的方差估计模型的阶次 三、利用Akaike准则估计模型的阶次 四、利用最终预报误差准则估计模型的阶次 五、根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 附录1 利用行列式比估计模型的阶次 附录2 利用残差的方差估计模型的阶次 附录3 利用Akaike准则估计模型的阶次 附录4 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 附录5 利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次
  • 关于利用深度学习技术加密流量
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    本研究聚焦于运用深度学习算法来检测加密网络流量中的恶意活动,旨在提升网络安全防御能力,保护数据不受威胁。 随着网络安全防范意识的增强,加密通信已经成为主流趋势,并且加密流量正在快速增长。虽然流量加密有助于保护隐私,但它也掩盖了非法行为并改变了威胁的形式。作为机器学习领域的重要分支,深度学习在流量分类方面展现出了强大的能力。近年来,将深度学习方法应用于入侵检测的研究不断深入,并取得了显著的效果。 基于对相关文献的广泛调研,本段落总结了一种用于检测加密恶意流量的“六步法”通用框架模型,并回顾了数据处理及各种算法的应用情况。文中还分析了不同算法模型的优点和不足之处,并对未来研究方向进行了展望,以期为后续的研究提供指导和支持。
  • 线特定
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    本教程详细介绍如何在CAD软件中删除多段线上的指定节点,操作步骤简单明了,帮助用户精准编辑图形。 删除多段线上的指定节点。
  • 锂电池参数设计
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    本研究聚焦于设计和开发先进的算法模型,用于精准识别和预测锂电池的关键性能参数,旨在提升电池管理系统效能及延长锂电池使用寿命。 电动汽车的动力电池内部参数会随着负载与工况的变化而变化,因此建立准确的模型至关重要。基于锂电池等效电路模型,并重点考虑运行温度和荷电状态对各元件参数的影响,通过充放电法、复合脉冲特性充放电试验以及最小二乘法来识别模型中的各个元件参数。利用Simulink平台构建动力电池及其充放电过程的模型,在此基础上结合安时计量法并考虑到温度变化因素,能够准确估算电池的荷电状态。实验结果表明,该锂电池参数辨识模型可以精确模拟各种负载工况下动力电池的行为特性,并可应用于动力电池的研发和测试工作中。