摘要：随着互联网时代的发展,网络中的各种不安全因素也随之而来。为了保证互联网体系的安全性,本文设计出智能化网络安全监测平台,加强对风险的管控,从而实现对信息的保密,减少来自内部或外部的入侵、攻击,满足智能化、自动化的安全治理目标。本文分析了智能化网络安全监测平台的设计与实现路径,希望能为网络安全保护技术提供一些参考依据。

摘要：近年来,国家高度重视并推动国产化信息技术产业发展,信息行业自主可控的需求日益凸显。为完成自主可控操作系统、数据库系统及各类应用在自主可控软硬件环境下的适配验证工作,提出自主可控跨平台功能适配验证测试系统。该系统可在多种国产自主可控环境下运行,完成功能适配验证测试,对测试过程和测试环境进行全生命周期管理,并实现终端资源共享。在测试过程中,实现了功能测试录制脚本的复用,测试人员仅需录制一次脚本便可在多个国产化环境中运行。系统涵盖了元素识别、函数封装等功能,测试人员只需要简单操作便可完成脚本录制,而无需手动编写代码,实现了自动化的“零代码”录制。该系统拓展自动化测试,能够实现适配性和发布测试自动化,降低测试成本,提高测试覆盖率和效率,保障测试准确性,为国产自主可控平台的适配验证工作提供参考。

摘要：目前,云平台的数据监测主要依赖于各种传感器和数据采集系统。这些技术能够实时监测设备的运行状态并记录各项参数,如电流、电压、温度、振动等。随着技术的发展,监测数据的精度和稳定性不断提高,为故障预测提供了更可靠的依据。针对云平台电气设备的在线安全问题,基于云平台的智能监控系统设计,文章通过监测数据和相关算法对云平台的运行状态进行评估和诊断。此外,根据云平台的历史运行数据和当前状态并结合故障预测模型,对云平台在未来一段时间内的故障概率进行预测。

摘要：随着网络流量的爆炸式增长,未知应用层协议的识别与网络安全管理已成为当前亟待解决的问题。因此,为了提高协议识别的准确性和效率,对未知应用层协议进行研究,同时对协议负载进行多层次的分类,并使用滑动窗口技术对同组数据进行切割,以提升数据的处理效率和准确性。在特征提取方面,采用GramMatch算法来应对协议传输端口的变动情况。结果显示,在协议传输端口被修改后,GramMatch算法的识别率仅下降了0.14%,显示出其较高的鲁棒性。与此同时,传统nDPI技术在同类测试中的识别率却有75.52%的大幅下降。综上可以看出,这项研究不仅展示了基于未知应用协议识别方法的网络安全系统设计的有效性,还在实际应用中展示出了卓越的识别性能。

摘要：随着网络犯罪和网络威胁的不断演化,工控系统的安全性已经成为一个紧迫的问题。因此,设计安全性分析引擎用于检测协议中的潜在漏洞,利用模糊测试生成的数据包进行深入分析。实验结果表明,针对3种不同协议,本文提出的方法拒绝率分别达到了30.7%、41%和42.1%。特别是在Modbus协议下,拒绝率约为30%。此外,本文方法显著增加了协议覆盖路径的数量,平均提高了23.7%。因此,通过协议模糊测试提高工控系统的安全性,有助于减少潜在的威胁和漏洞,确保系统的可靠性。

摘要：代码样本迭代数不断增大的情况下,保证电力系统主机对混淆恶意代码的精准检测,设计基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统。遵照恶意代码分辨原则,执行代码字符串拆分指令,联合已知的混淆度计算结果,完成检测系统的软件应用环境设计,并结合各级硬件设备结构,实现基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统的应用。实例分析结果显示,在深度学习算法作用下,随着代码样本迭代数增大,收敛指标始终能够保持相对较高的数值水平,与卷积神经网络型检测系统相比,更能满足电力系统主机对于精准检测混淆恶意代码的实际应用需求。

摘要：为了提升Web服务器对数据篡改攻击检测方法的性能,结合残差网络和长短期记忆网络,构建网络异常流量分析检测模型。实验数据显示,该模型的准确率和检测率分别为94.05%和84.12%,均优于其他3种传统机器学习模型。该模型构造的网络异常流量检测系统可实时检测进出口流量,攻击测试的准确率约为94.43%,检测率为93.89%,满足系统设计的需求。研究表明,结合机器学习和数据挖掘算法的流量分析方法是一种有效的检测手段,有助于提升Web服务器的安全性。