摘要：云计算具有开放性、共享性和弹性等特点,这使得传统的访问控制模型不再适应云计算中大规模用户对海量数据灵活动态的访问控制。针对这一不足,该文从云计算实体的属性角度出发,提出一种基于角色和属性的云计算数据访问控制模型,该模型在基于角色的访问控制模型基础上为相关实体引入了属性元素,用户能够通过自身和所在租户的属性及当前的状态分配角色,从而访问不同属性的数据;对该模型进行了详细的设计,阐述了工作流程,并做了安全性证明和综合分析。结果表明:该模型能够在云计算环境下,为用户访问数据提供动态、安全、细粒度的访问控制保障。

摘要：目前云计算访问控制技术最常用的加密体系是CP-ABE,但传统的CP-ABE加密体系中没有涉及用户的访问权限问题,数据提供者只能让用户去读取数据而不能写数据,访问控制机制不灵活,且效率低.针对这一不足,本文提出了一种包含访问权限的高效云计算访问控制方案DACPCC,该方案在CP-ABE基础上设置了权限控制密钥来加密云中的数据,数据提供者通过对权限控制密钥的选择来控制数据的访问权限.文章对DACPCC进行了详细的设计,并做了安全性证明和实验验证,结果表明DACPCC能够让数据提供者对其数据资源进行权限控制,并且是安全和高效的.

摘要：随着位置服务的不断发展,位置隐私保护已成为隐私保护研究的一个热点.当前已经提出了一系列位置隐私保护方案,这些隐私保护方案大多是基于空间扰动技术来实现的.然而,现有的位置隐私保护研究存在2方面的问题:首先大部分位置隐私保护方案在进行空间扰动时,未考虑用户轨迹点间复杂的关联关系,这样的位置隐私保护方案通常会低估脱敏轨迹的破解风险;其次,脱敏轨迹的破解风险缺乏量化的度量,尽管差分隐私在这一方面做了相当的努力,然而复杂关联关系的存在使得该模型未必能够客观地描述隐私保护的程度.如果不能量化脱敏轨迹的破解风险,也就不能对隐私保护方案建立一个定量的评估指标.因此,首先利用具有关联关系的位置信息,分别设计了利用简单关联关系的Markov攻击算法和利用复杂关联关系的深度神经网络攻击算法,对脱敏轨迹进行了攻击;其次对脱敏轨迹的破解风险进行量化,建立了一个定量的评估方案,用于评估攻击算法对隐私保护方案的威胁程度;最后将这2类攻击算法对Geo-Indistinguishability隐私保护方案进行了攻击,并对攻击效果进行了评估,结果表明Geo-Indistinguishability隐私保护方案抵御了Markov攻击算法的攻击,但未能抵御深度神经网络攻击算法的攻击.

摘要：由于现实网络环境不允许进行网络管理实验,所以如何在较为真实的网络中培训合格的网络管理员是一项亟待解决的难题.基于Olive设计和实现了网络管理训练平台,可以有针对性地提供各种网络管理场景.在平台上可以进行大型网络配置、网络故障解决、网络拓扑发现、网络攻防实验等网络管理员必需的技能培训;最后通过路由器人为配置错误导致路由震荡的实验,模拟演示了训练平台如何搭建网络管理场景和解决网络故障.通过IPv6 NDP中间人攻击的实验,证明了网络管理训练平台可以作为一个实验床,提供给网络管理员从事网络研究工作.

摘要：国际化域名为同形异义钓鱼攻击提供了一种便捷的途径.为进一步理解国际化域名被攻击者滥用的现状,设计了一种基于被动DNS数据集和图像相似度算法的轻量级测量系统,以研究目前国际化域名用于同形异义钓鱼攻击的现状.在检测阶段,系统从360被动DNS数据集中提取活跃国际化域名列表,采用基于指纹信息的图像相似度算法,检测国际化域名是否与知名域名形近.在测量阶段,分析同形异义的国际化域名注册信息,DNS请求规模,网站用途.结果显示,同形异义国际化域名被抢注的现象严重,已有172个国际化域名被攻击者滥用,包括钓鱼攻击,域名恶意停放服务等.国际化域名的品牌保护已经成为亟待解决的问题.

摘要：近年来,各种低延迟服务吸引了越来越多的用户关注,部署规模不断扩大。为提升低延迟服务性能,工业界和学术界提出多种优化方案并部署在网络传输路径的不同位置,其中部署在端侧的各种低延迟拥塞控制算法和部署在网络侧的主动队列管理算法应用较广泛,这2种算法的设计目标都是尽量避免数据包排队,减少端到端延迟,但是由于这2种算法是独立的,存在潜在的不适配问题,影响应用的性能表现。因此,有关这2种算法的协同优化也成为一个研究方向,基于机器学习的通用算法和端网联合优化是最具代表性的方案。该文总结了低延迟拥塞控制算法和主动队列管理算法的设计思路、组合使用时的性能测试结果以及协同优化的问题,认为跨层联合优化是解决现有不适配问题并进一步提高应用性能的可行思路,建议低延迟服务性能优化的研究应重视通用性和实际部署性。

摘要：社交网络是一个有效的信息传播平台,使得人们的生活更加便捷.同时,在线社交网络也不断提高了社交网络账号的价值.然而,为了获取非法利益,犯罪团伙会利用社交网络平台隐秘地开展各种诈骗、赌博等犯罪活动.为了保护用户的社交安全,各种基于用户行为、关系传播的恶意账号检测方法被提出.此类方法需要积累足够的用户数据才能进行恶意检测,利用这个时间差,犯罪团伙可以开展大量的犯罪活动.首先系统分析了现有恶意账号检测工作.为克服现有方法的缺点而更快地检测恶意账号,设计了一种基于账号注册属性的恶意账号检测方法.方法首先通过分析恶意账号和正常账号在不同属性值上的分布,设计并提取了账号的相似性特征和异常特征;然后基于此计算两两账号的相似度构图以聚类挖掘恶意注册团体,从而有效实现注册阶段的恶意账号检测.

摘要：作为互联网唯一的域间路由协议,边界网关协议(border gateway protocol,BGP)当前面临着互联网号码资源误用的威胁。现有安全方案———资源公钥基础设施(resource public key infrastructure,RPKI)通过中心化的基础设施维护互联网号码资源信息,然而该方案面临着中心化导致的单点失效风险、收敛时间长和开销高的问题。该文提出了基于区块链技术的去中心化互联网号码资源管理系统(decentralized internet number resource management system,DINRMS)。为提高系统的可扩展性,在结构上对全球自治系统(autonomous system,AS)分组分层,并针对此结构设计了相应的工作流程。此外,基于上述分组分层结构提出了一种基于互联网号码资源所有权信息和映射信息产生情况的启发式数据推送机制,缩短AS获得这些信息的收敛时间,同时减少交互开销。实验表明,DINRMS为域间路由提供了安全可信的互联网号码资源信息;相比RPKI,DINRMS的中心化程度降低了60%以上,收敛时间缩短了50%以上,交互开销减少了50%以上。

摘要：通过设计和搭建推广感染检测系统,对教育网***域名及教育部备案的中小学域名进行了测量。经过对测量结果的分析,发现有4.68%的高校域名及2.75%的中小学域名下存在推广感染,同时分析了推广感染页面的行为特征,检测出在高校和中小学站点中分别有39.5%和20.7%的推广感染页面存在伪装或引流行为。这些测量结果揭示了教育类官网当前所面临的内容被篡改和植入的问题。此外,使用的测量方法也可以协助运维人员进行自身网站的推广感染检测。

摘要：随着互联网产业的扩张,对于网络核心技术的研究和创新刻不容缓,未来网络试验设施项目的建设为网络相关的科研人员提供高效便捷的试验环境,以支持网络技术的创新研究和实验。未来网络试验的基础设施资源是提供服务的基础,因此对试验资源的调度管理是项目中非常重要的任务。文中面向未来网络试验设施项目的资源调度和试验服务需求,设计了集中与分布相结合的架构,通过使中心资源调度管理系统与节点资源调度管理系统相互配合,来协调调度主干网带宽资源和位于各站点数据中心的资源。并且针对试验设施的特点,设计了综合考虑虚拟机间的通信代价、站点内物理机的平均资源利用率和资源均衡的多目标优化节点资源调度算法。仿真实验结果表明,该算法能有效实现上述多个目标的优化。