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基于屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)安全檢測(cè)工具的設(shè)計(jì)與運(yùn)用

提出網(wǎng)絡(luò)域數(shù)據(jù)密匙共享和準(zhǔn)入機(jī)制，創(chuàng)建新型數(shù)據(jù)庫(kù)密匙架構(gòu)。設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)安全檢測(cè)工具，就數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性加密，重組加密文件關(guān)鍵序列架構(gòu)，在傳統(tǒng)CDM數(shù)據(jù)線性規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上，引入加密文件序列信息，設(shè)計(jì)TRIE樹(shù)結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)序列項(xiàng)轉(zhuǎn)換為字母ID，利用存儲(chǔ)容器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng)，建立Apriority數(shù)據(jù)序列索引，并生成索引檢索數(shù)據(jù)表，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，對(duì)異常項(xiàng)進(jìn)行隔離，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)安全檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)用上述檢測(cè)工具，數(shù)據(jù)庫(kù)文件誤用異常檢測(cè)率提高了17%，偽裝攻擊攔截率提高20%，可以肯定有效地提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)信息的安全性。

發(fā)表于：12/17/2020

一種虛實(shí)融合、智能隨需的安全服務(wù)平臺(tái)研究

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展以及社會(huì)信息化進(jìn)程的加快，在信息安全防護(hù)領(lǐng)域出現(xiàn)了一種新的業(yè)務(wù)模式，即基于云計(jì)算環(huán)境的安全服務(wù)提供模式。針對(duì)現(xiàn)有安全服務(wù)平臺(tái)存在的服務(wù)對(duì)象以及需求響應(yīng)程度方面的局限性，設(shè)計(jì)了一種安全服務(wù)平臺(tái)，將虛擬安全產(chǎn)品和實(shí)物安全產(chǎn)品相結(jié)合，為各類(lèi)用戶提供動(dòng)態(tài)、按需的安全服務(wù)，并對(duì)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用模式進(jìn)行了詳細(xì)闡述，使得安全作為一種服務(wù)，其所面向的用戶群體以及提供的服務(wù)產(chǎn)品種類(lèi)都有了很大的擴(kuò)展，為安全服務(wù)新業(yè)務(wù)模式的推廣應(yīng)用提供了支撐。

發(fā)表于：12/17/2020

一種面向軟件定義網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)感知方法

隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的飛速發(fā)展和新應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)，拒絕服務(wù)攻擊作為網(wǎng)絡(luò)層攻擊的一個(gè)典例始終是安全人員重點(diǎn)防范的對(duì)象，而新興的SDN網(wǎng)絡(luò)在控制層和基礎(chǔ)設(shè)施層同樣也有受到拒絕服務(wù)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)有的安全技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)使之能同時(shí)有效地用于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與SDN網(wǎng)絡(luò)。研究了應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的相關(guān)算法，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于JDL多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型，并將其應(yīng)用于SDN網(wǎng)絡(luò)中對(duì)拒絕服務(wù)攻擊的感知和評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示與單純使用IDS的方法相比，融合決策的誤報(bào)率和漏報(bào)率均有所下降，且輸出的態(tài)勢(shì)值具有一定的準(zhǔn)確度，符合系統(tǒng)安全管理人員直觀評(píng)估的結(jié)果。

發(fā)表于：12/16/2020

基于國(guó)密算法的IPSec VPN設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于國(guó)家安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀需求，在安全產(chǎn)品中采用國(guó)密算法，確保網(wǎng)絡(luò)通信自主安全十分必要。通過(guò)將IPSec協(xié)議中的默認(rèn)非對(duì)稱協(xié)商算法、哈希算法和對(duì)稱加密算法分別采用國(guó)密SM2、SM3、SM4算法替代，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Linux系統(tǒng)內(nèi)核協(xié)議棧的IPSec VPN系統(tǒng)。實(shí)踐表明，采用國(guó)密算法能夠有效滿足IPSec VPN的需求。

發(fā)表于：12/16/2020

云環(huán)境下國(guó)產(chǎn)可信根TCM虛擬化方案研究

將可信計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于云計(jì)算環(huán)境中是保證云安全的有效途徑。針對(duì)國(guó)產(chǎn)可信計(jì)算的可信根可信密碼模塊(Trusted Cryptography Module，TCM)只適用于單機(jī)平臺(tái)，無(wú)法為多虛擬機(jī)的云平臺(tái)提供安全可信性保障的問(wèn)題，對(duì)TCM的虛擬化方案進(jìn)行研究，構(gòu)建云可信根(Cloud TCM，C-TCM)架構(gòu)。在C-TCM物理環(huán)境內(nèi)部構(gòu)造宿主可信根和虛擬可信根，分別為物理宿主機(jī)和虛擬機(jī)提供可信服務(wù)，同時(shí)在虛擬機(jī)監(jiān)視器層部署虛擬可信根管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)虛擬可信根對(duì)C-TCM硬件資源的共享。該方案可有效保證云平臺(tái)的安全可信性。

發(fā)表于：12/16/2020

基于TrackRay的滲透測(cè)試平臺(tái)設(shè)計(jì)

如何維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全一直是IT行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。滲透測(cè)試是一種常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方法，由于滲透測(cè)試所采用的安全工具過(guò)于繁雜，因此設(shè)計(jì)一個(gè)基于TrackRay的滲透測(cè)試平臺(tái)，內(nèi)置有漏洞掃描器和Web服務(wù)接口，并集成和綜合多種安全工具的優(yōu)點(diǎn)，功能強(qiáng)大，簡(jiǎn)便易用。特別是支持Java、Python、JSON等方式編寫(xiě)插件，調(diào)用各種類(lèi)型插件來(lái)進(jìn)行滲透測(cè)試，可移植性大大提高。經(jīng)試驗(yàn)結(jié)果表明，該滲透測(cè)試平臺(tái)搭建簡(jiǎn)單方便，可運(yùn)用于Windows和Linux等系統(tǒng)，并且可以進(jìn)行靈活的編寫(xiě)插件實(shí)現(xiàn)快速的Web安全漏洞檢測(cè)。

發(fā)表于：12/16/2020

App都收集了你的什么數(shù)據(jù) 今天起蘋(píng)果用戶可以明確知曉

在今年6月的WWDC上蘋(píng)果曾宣布，要讓用戶能在App Store的App產(chǎn)品頁(yè)面清楚看到開(kāi)發(fā)者的隱私慣例摘要。歷經(jīng)半年時(shí)間，12月15日，這項(xiàng)功能將正式向用戶開(kāi)放。

發(fā)表于：12/15/2020

起底網(wǎng)絡(luò)“1元購(gòu)”背后的騙術(shù)：低價(jià)誘惑套路多

打開(kāi)一些網(wǎng)頁(yè)和網(wǎng)購(gòu)App，“1元購(gòu)”廣告讓人眼花繚亂。用戶只要忍不住點(diǎn)擊，就可能掉進(jìn)不良商家設(shè)置的陷阱里。有的被誘騙下載了購(gòu)物App，有的雖搶購(gòu)成功卻買(mǎi)到劣質(zhì)“三無(wú)”產(chǎn)品，還有的個(gè)人信息被套取轉(zhuǎn)賣(mài)……“1元購(gòu)”背后套路多多，記者對(duì)此進(jìn)行了采訪調(diào)查。

發(fā)表于：12/15/2020

共享充電寶可能會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng) 專(zhuān)家提醒這個(gè)操作要謹(jǐn)慎

對(duì)于共享充電寶的安全隱患問(wèn)題，技術(shù)人員指出，如果使用能夠傳輸數(shù)據(jù)的充電線，充電寶就能將惡意程序上傳至手機(jī)，斷開(kāi)后依然能操控手機(jī)，甚至進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng)。

發(fā)表于：12/15/2020

個(gè)人信息安全保障能力建設(shè)研究

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，迅速發(fā)展的大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的要求不斷提高，安全事件頻發(fā)，從法律法規(guī)層面將個(gè)人信息保護(hù)提升到一個(gè)前所未有的高度。從個(gè)人信息泄露造成影響的現(xiàn)狀出發(fā)，深入分析了個(gè)人信息的泄露源、泄露風(fēng)險(xiǎn)、泄露原因、泄露方式和泄露渠道。最后在各個(gè)方向上提出了對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的解決措施，以縱深防護(hù)的思想讓惡意人員無(wú)法獲取個(gè)人信息、無(wú)法使用個(gè)人信息和無(wú)法逃脫法律懲戒。為加強(qiáng)信息系統(tǒng)個(gè)人信息保護(hù)能力提供參考。

發(fā)表于：12/15/2020

基于改進(jìn)馬爾科夫特征的圖像拼接檢測(cè)研究

針對(duì)傳統(tǒng)馬爾科夫特征拼接檢測(cè)準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出了一種有效的馬爾科夫特征提取方法。與傳統(tǒng)馬爾科夫特征的計(jì)算過(guò)程不同，只計(jì)算水平和垂直兩個(gè)方向的轉(zhuǎn)移概率矩陣，選擇四個(gè)轉(zhuǎn)移概率矩陣中對(duì)應(yīng)位置求和后的值作為最終特征。求和操作不僅降低了特征維度，而且使真實(shí)圖像與拼接圖像之間的概率分布區(qū)分更加明顯。所提出的算法的特征維度與數(shù)據(jù)集無(wú)關(guān)。該方法在哥倫比亞彩色拼接檢測(cè)圖庫(kù)、CASIA V1.0和CASIA V2.0數(shù)據(jù)集上測(cè)試的準(zhǔn)確率分別為94.38%、99.19%、96.02%。

發(fā)表于：12/15/2020

無(wú)人機(jī)協(xié)同傳輸通信系統(tǒng)物理層安全技術(shù)研究

針對(duì)無(wú)人機(jī)中繼系統(tǒng)中存在竊聽(tīng)節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題，研究了采用信源端發(fā)送人工干擾信號(hào)的方式來(lái)提高系統(tǒng)的安全容量。仿真結(jié)果表明，在無(wú)人機(jī)中繼系統(tǒng)中，由于無(wú)人機(jī)自身的特性及人工干擾的影響，比傳統(tǒng)采用固定中繼形式具有更好的安全容量，并且在信源端發(fā)送信號(hào)功率一定的條件下，該系統(tǒng)具有最佳功率分配方案。

發(fā)表于：12/15/2020

改進(jìn)的群簽名策略隱藏方案

針對(duì)CPABE方案在解密階段中存在訪問(wèn)策略可能泄露隱私的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的群簽名策略隱藏方案。首先，通過(guò)權(quán)重門(mén)限訪問(wèn)結(jié)構(gòu)構(gòu)建屬性集合，在安全模型中對(duì)屬性集合分割確定挑戰(zhàn)者和敵對(duì)手的屬性集合。然后，應(yīng)用群簽名方法實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)策略的隱藏。最后，構(gòu)建改進(jìn)的策略隱藏方案的算法，對(duì)方案的安全性進(jìn)行證明。通過(guò)對(duì)比分析，證明了提出的改進(jìn)群簽名策略隱藏方案在保護(hù)用戶隱私的同時(shí)，適用范圍更廣泛。

發(fā)表于：12/15/2020

大數(shù)據(jù)技術(shù)在信息網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)中的運(yùn)用研究

網(wǎng)絡(luò)空間安全的形勢(shì)隨網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷升級(jí)日趨嚴(yán)峻，對(duì)信息網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成巨大威脅，而基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報(bào)是一種有效應(yīng)對(duì)手段。圍繞信息網(wǎng)絡(luò)面臨的安全挑戰(zhàn)，從網(wǎng)絡(luò)防御的角度，介紹了大數(shù)據(jù)處理主流平臺(tái)和關(guān)鍵技術(shù)，提出了基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)技術(shù)架構(gòu)，闡述了網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)生成過(guò)程中大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵作用，最后討論了網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報(bào)在網(wǎng)絡(luò)安全事件處置過(guò)程中的運(yùn)用和作用。

發(fā)表于：12/15/2020

基于AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法的泄露數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估模型

以個(gè)人隱私信息為例構(gòu)建了一種泄露數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估的模型。首先建立了包含不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的泄露數(shù)據(jù)集，通過(guò)抽取個(gè)人隱私相關(guān)的信息元素進(jìn)行建模，利用層次分析法對(duì)各準(zhǔn)則層的元素進(jìn)行計(jì)算，得到個(gè)人隱私信息元素泄露價(jià)值的權(quán)重比例，并進(jìn)行了一致性檢驗(yàn)，通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)的方法對(duì)個(gè)人隱私信息泄露數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到泄露價(jià)值的評(píng)估結(jié)果。

發(fā)表于：12/14/2020