原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对网络系统容易遭受网络病毒攻击的问题,提出一种自主免疫学习的分布式网络攻击对抗模型.该网络攻击对抗模型采用分布式网络攻击检测算法来计算数据包信任值,再通过设置信任值的检测阈值,当数据包的信任值低于阈值时,判断该数据包遭到攻击.此方法可以确定数据包是否遭到病毒入侵,并对病毒的危险等级进行评估.基于人体的病毒防御机理提出适用于网络的自主免疫机制,通过带抗体的特殊数据包来清除带病毒数据包,并基于病毒的危险等级来生产适当的特殊数据包数量.在实验仿真中,算法在检测网络病毒的攻击以及清除网络病毒方面表现出良好的效果.
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文献信息
篇名 一种自主免疫学习的分布式网络攻击对抗模型研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 网络攻击 网络病毒 分布式网络攻击检测 自主免疫
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 1138-1140
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.04.042
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵作鹏 中国矿业大学计算机科学与技术学院 33 263 8.0 15.0
2 蒋勇 江苏联合职业技术学院信息技术系 21 27 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络攻击
网络病毒
分布式网络攻击检测
自主免疫
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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