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期刊信息/Journal information
网络安全技术与应用
网络安全技术与应用

黄庆生

月刊

1009-6833

hqs@wlaqzzs.com

010-62765013

100871

北京市海淀区成府路205号

网络安全技术与应用/Journal Network Security Technology & ApplicationCHSSCD
查看更多>>本刊由中华人民共和国教育部主管，是国内网络安全技术与应用领域行业内指导性科技月刊。
正式出版
收录年代

    基于比特的物理层人工噪声安全传输系统破解方法

    罗洪宇唐杰王爱文文红...
    33-36页
    查看更多>>摘要：针对物理层人工噪声安全传输系统,提出了一种基于信息纬度的破解方法.在无线通信网络中,人工噪声(AN,Artificial Noise)被广泛用于增强物理层系统的安全性.尽管已有大量研究探讨使用人工噪声实现安全传输,然而现有方法多从通信信息论的角度考虑安全性,且不考虑接收误比特率.本文提出的方法从信息比特层面出发,结合加解密思想,针对给定的接收误比特率和发送信息比特长度,提出了一种破译方法.通过理论分析和仿真实验,本文证明了该方法在破译复杂度上具有一定优势.

    物理层安全传输人工噪声信息纬度破译方法接收误比特率

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    基于多聚类算法模型的IPv6地址探测技术研究

    郝艳陈晨王锐胡光俊...
    37-39页
    查看更多>>摘要：随着信息技术的发展,网络空间测绘的广度和深度不断扩大,网络的核心元素依然是 IP 地址,目前 IP 地址有 IPv4 与IPv6 两种模式.针对IPv6 地址空间过于稀疏导致的探测难题,本文提出了一种有效的技术方法,对网络空间IPv6 地址进行测绘.本文提出的IPv6 地址探测技术,先收集活跃的IPv6 种子地址,然后使用多聚类算法生成新的高准确率的探测目标地址集合,最后进行验证得到存活的IPv6 地址.本探测技术在实践中应用,得到了很好的效果,解决了IPv6 地址测绘的技术难题.

    IPv6地址网络空间测绘多聚类算法

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    Android恶意软件检测系统的对抗示例攻击研究

    曹艺译
    39-41页
    查看更多>>摘要：目前用于恶意软件检测的现有机器学习技术的准确性有限,误报率较高.因此为进一步提高Android恶意软件检测效率及准确性,本文提出在学习阶段实现特征交互的分类器-因式分解机.且可以通过使用更复杂的交叉项特征方案来进一步提高因式分解机的性能.实验结果表明,当层数为三层、K=40 时,因式分解机模型的恶意软件检测效果最好,准确率达到 98.28%,且精度及 F1 分数分别高达 98.90%及 98.27%.三种攻击类型的检测率均大于 97%,其中 PGD 攻击准确率最高(99.1%),较ResNet20 及BIM攻击提高0.61%、1.51%.研究结果可为Android恶意软件检测提供参考依据.

    Android恶意软件检测模型层

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    基于深度学习技术的研究

    张会影刘雅林
    41-43页
    查看更多>>摘要：深度学习是目前国际上最热门的研究课题之一.深度学习通过将底层的特征进行融合,构建出更高层次的表达形式,从而实现对数据的特征表示,它在图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐和自动驾驶等领域应用广泛.本文介绍了深度学习的研究现状、主要模型、应用领域以及前景和发展方向,为入门深度学习的同仁提供参考.

    深度学习神经网络特征提取图像识别

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    基于机器学习的网站分类实现

    杨延平冯建业万月亮
    43-46页
    查看更多>>摘要：在对互联网网站进行分类时,通过文本分类、文本聚类、图像识别等算法的综合应用,可以实现对各种类型网站的快速分类,这种方式还可以应对不断出现的新网站的分类.

    网站分类人工智能图像识别

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    基于层次分析的网络安全风险评估方法

    原毅左斌颜峰
    46-48页
    查看更多>>摘要：层次分析方法是进行网络安全评估的重要方法之一.本文探讨使用层次分析的网络安全风险评估方法,结合灰色模型描述关联权属函数、D-S理论及其函数,可以构建完善的层次分析的网络安全风险评估方法,该方法可以较好地通过量化数据计算,得出网络安全风险大小,克服网络安全风险评估中的定性判断,以更加具体的数值来计算出网络安全风险状况,促进网络安全风险的反防控.

    层次分析网络安全风险评估

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    基于TMS320C6416的240路G.726编解码实现

    邓军刘海陈明
    48-51页
    查看更多>>摘要：为了解决 240 路 32kbps ADPCM语音编解码的软件实现问题,在沿用ITU-T G.726 标准 C语言参考程序的基础上,针对TMS320C6416 处理器的特点,对ADPCM编解码的性能优化方法进行了比较深入的研究.除了常见的函数展开、循环展开和空间换时间等优化方法以外,提出了影子寄存器等一些比较有创新的优化方法,对原C语言参考程序进行了全面重构.选用600MHz TMS320C6416 处理器时,可以实现 240 路以上32kbps ADPCM语音编解码,完成了预定目标.该解决方案使用C高级语言编写程序,降低了TMS320C6416 处理器使用技术门槛,所用的方法在工程上有一定参考价值.

    DSPTMS320C6416G.726ADPCM语音编解码

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    基于大数据挖掘的全媒体资源深度推荐路径研究

    谢颐
    51-53页
    查看更多>>摘要：常规的全媒体资源深度推荐方法主要使用CCA(Canonical correlation analysis)典型相关量化分析法获取资源推荐特征变量,易受变量获取相关性影响,导致资源深度推荐F值偏低,因此,需要基于大数据挖掘设计一种全新的全媒体资源深度推荐方法.即构建了全媒体资源深度推荐模型,利用大数据挖掘设计了全媒体资源深度推荐算法,从而实现了全媒体资源深度推荐.实验结果表明,设计的全媒体资源深度推荐方法的深度推荐 F 值较高,证明设计的全媒体资源深度推荐方法的推荐效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值,为推动全媒体数字化发展作出了一定的贡献.

    大数据挖掘全媒体资源深度推荐路径

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    基于特征工程的JavaScript恶意代码检验方法综述

    强效宸
    53-59页
    查看更多>>摘要：随着网络技术发展和计算机设备的普及,网站应用程序已经被广泛使用,每天都有大量的用户进行网页的访问,网站和网页安全也变得尤为重要.作为网页的脚本语言,JavaScript提供了丰富多样的功能,给我们的生活提供了便利,也随之产生了许多安全隐患.如果在网页中没有查找到漏洞,就会导致JavaScript恶意代码对用户带来威胁.由于恶意代码的演变,很多传统检测方法难以有效检验现有 JavaScript 脚本中的漏洞,研究目前主流的基于特征工程的 JavaScript 恶意代码检测技术很有重要意义.本文主要介绍JavaScript恶意代码,在此基础上对特征工程和特征学习的方法和评价标准进行了对比分析,最后结合目前的JavaScript恶意代码检测研究总结了这一领域面临的问题挑战以及研究趋势.

    JavaScript恶意代码恶意代码检验特征工程机器学习深度学习

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    基于大数据云计算网络环境的数据安全问题研究

    李小聪
    60-61页
    查看更多>>摘要：本论文研究了在大数据云计算网络环境下的数据安全问题.首先,介绍了云计算和网络安全的概念,以及它们之间的关系.随后,深入探讨了大数据环境中存在的数据安全问题.接下来,论文提出了多种解决云计算环境下网络数据安全问题的方法.本研究旨在更好地解决大数据云计算网络环境的数据安全问题.

    大数据云计算网络安全环境

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