摘要：为及时隔离局域网内易受攻击的异常物联网设备,对网络管理员而言,具备高效的设备分类识别能力至关重要。现有方法中所选择的特征与设备关联性不高,且设备状态的差异会导致样本数据不平衡。针对上述问题,文中提出了一种基于流量和文本指纹的物联网设备分类识别模型FT-DRF(Flow Text-Double Random Forest)。首先设计特征挖掘模型,选取稳定的流统计数据作为设备流量指纹;其次基于HTTP,DNS和DHCP等应用层协议头部字段中的敏感文本信息生成设备文本指纹;在此基础上,对数据进行预处理并生成特征向量;最后,设计基于双层随机森林的机器学习算法对设备进行分类识别。对由13个物联网设备组成的模拟智能家居环境数据集和公共数据集进行有监督分类识别实验,结果表明,FT-DRF模型能够识别网络摄像头、智能音箱等物联网设备,平均准确率可达99.81%,相比现有典型方法提升了2%~5%。

摘要：针对现有密码实践课程存在的诸多问题,提出OBE教育理念与PBL培养方式相融合的密码实践类课程教学设计方案,从学习目标、教学方案、教学实施、成果评价、成果运用、反馈优化6个阶段,详细阐述各阶段教学设计具体实施过程,以培养具有实践创新、学科融合与团队协同能力的综合性人才。

摘要：云计算在为人们日常生活提供极大便利的同时,也带来了较大的安全威胁.近年来,云平台Iaa S层虚拟化机制的漏洞层出不穷,如何有效地挖掘虚拟化实现过程中的拒绝服务及逃逸漏洞,是当前的研究难点.分析已知虚拟化平台的相关漏洞,抽取并推演目标数据集合,设计并实现了一种随机化的模糊测试方法,进一步基于灰度马尔可夫模型设计了一种自动化预测方法,以实时地监督并调整模糊测试的方向,实现面向虚拟化平台的自适应模糊测试目的.最终设计并实现了原型系统Virtual Fuzz,实验数据表明:这些方法可以有效地检测虚拟化平台中的拒绝服务及逃逸漏洞,共得到24个漏洞测试用例,其中,验证了18个已知漏洞,挖掘得到了6个未知漏洞,且已有3个漏洞获得CVE授权.同时,通过与其他模糊测试工具的对比,突出了原型系统的性能优化效果.

摘要：随着加密技术的全面应用,越来越多的恶意软件同样采用加密的方式隐藏自身的网络活动,导致基于规则和特征的传统方法无法满足准确性和普适性的要求.针对上述问题,提出一种层次特征融合和注意力的恶意加密流量识别方法.算法具备层次结构,依次提取数据包的特征和会话流的特征,前一阶段设计全局混合池化方法进行特征融合;后一阶段使用注意力机制提高BiLSTM网络分析序列关系的能力.最终,实验采用CIC-AndMal 2017数据集进行验证,结果表明:模型设计合理,相比TextCNN模型和HST-MHSA模型,漏报率分别降低5.8%和2.6%,加权F1值分别提高4.7%和3.5%,在恶意加密流量识别和分类方面体现良好的优化效果.

摘要：基于多属性决策及污点跟踪提出一种面向大数据平台中敏感信息泄露的感知方法,该方法通过分析已知大数据平台敏感信息泄露的相关已知漏洞,抽取并推演目标敏感信息集合,并结合敏感信息操作语义建立目标集多属性模型,进而设计基于灰色关联分析及理想优基点法的敏感度计算方法,并基于污点跟踪实现了原型系统,最终实现了基于所提方案的跨平台敏感信息泄露漏洞的挖掘与验证。实验表明,所提方法可有效实现敏感信息泄露场景的已知漏洞验证及未知漏洞挖掘,从而为敏感信息动态数据流的安全防护提供支持。

摘要：应用软件一般需要输入和处理敏感信息,如密码,以实现用户和远程服务器之间的可靠认证和安全交互.定量度量敏感信息在敏感信息处理中的安全性是目前研究的难点.根据敏感信息处理的流程和敏感信息出现点的上下文,定义敏感信息处理的固有属性、可变属性和推求属性,设计了从固有属性和可变属性到数据操作的映射规则,提出了基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)及折中型多属性决策(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的敏感度计算方法,从而实现敏感度的定量计算,展示在敏感信息处理中敏感度的动态变化规律,为敏感信息处理的安全防护提供支持.该方法可以应用于可信软件的安全分析和可信度量,最后,实验分析了3种敏感信息在处理中的敏感度变化,发现了敏感信息处理的潜在危险点,从而证实了该方法的有效性.

摘要：软键盘被广泛应用于敏感信息输入,但攻击者有可能通过消息截获、控件分析、偷窥、截屏或鼠标记录等方法得到软键盘的输入信息.本文总结和拓展了攻击方法并对相应防御措施进行了探讨;针对键盘布局随机化这一重要防御措施,对现有各方案进行分析;最后设计实现了一种基于细胞自动机的,与输入信息内容和输入过程相关联的软键盘布局随机化方案CAR,实验表明,这一方案具有良好的安全性和可用性.

摘要：针对物联网融合网络环境中多种敏感信息的保护问题,定义敏感信息全局生命期的若干特征属性,设计相关规则标记敏感信息动态安全级别,度量特征属性与实时泄露场景的关联性,进而采用基于身份的加密方法(IBE)对敏感信息部署加密方案,最后在中间层及应用层部署补丁分发机制预防感知层的防护失效,从而实现敏感信息在全局生命期中面向泄露场景的安全防护模型。实验针对3种异构网络环境下敏感信息的泄露场景进行测试,加密算法安全性较高且系统开销较低。