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申元

作品数：8 被引量：11H指数：3
供职机构：西北大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省重大科技创新专项计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇专利
  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 4篇网络
  • 4篇网络安全
  • 3篇子群
  • 3篇粒子群
  • 3篇漏洞
  • 2篇日志
  • 2篇数据处理
  • 2篇数据存储
  • 2篇数据存储层
  • 2篇数据访问
  • 2篇数据访问层
  • 2篇网络漏洞
  • 2篇漏洞利用
  • 2篇聚类
  • 2篇高效查询
  • 2篇海量
  • 2篇海量数据
  • 2篇海量数据处理
  • 2篇访问层
  • 2篇安全日志

机构

  • 8篇西北大学
  • 1篇西安财经学院

作者

  • 8篇申元
  • 7篇高岭
  • 7篇高妮
  • 4篇王帆
  • 2篇王海
  • 2篇杨建锋
  • 2篇苏蓉
  • 1篇贺毅岳
  • 1篇孙骞
  • 1篇王帆

传媒

  • 1篇东南大学学报...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机科学与...

年份

  • 3篇2018
  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2015
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
基于时空维度的多源网络安全态势感知方法研究
随着互联网的普及，网络安全已经成为了影响社会稳定的重要因素。网络安全态势感知技术就是以网络安全发展状况为切入点，对安全状态以及发展趋势进行高效全面的感知。近年来网络态势感知技术研究已经日趋成熟，但仍存在以下不足:缺乏安全...
申元
关键词：网络安全态势感知数据源
文献传递
基于文本挖掘的漏洞信息聚类分析被引量：3
2015年
为了挖掘漏洞内在联系且高效管理漏洞信息,将文本处理和聚类算法应用于漏洞挖掘中.从漏洞库宏观角度出发,提出了一种基于文本挖掘和粒子群优化算法的漏洞信息聚类(PSO-Kmeans)算法.首先,通过文本处理,获取频词空间,用以将漏洞信息描述字段编码化;其次,为了减少局部最优和聚类中心选取不当对聚类结果的影响,利用粒子群优化算法获取全局聚类中心;最后,利用K-means算法实现漏洞信息的聚类,对漏洞信息进行分类别管理,并为预测未知漏洞特征提供参考.实验结果表明,PSO-K-means算法准确率达到90.16%,与K-means算法相比,其平均准确率提高约5%,平均迭代次数减少约45次.所提算法可预测3种未知漏洞的主要类别,是一种有效的漏洞分析方法.
高岭申元高妮雷艳婷孙骞
关键词：聚类粒子群优化算法文本挖掘余弦相似度
漏洞利用成功概率计算方法及网络安全风险管理方法
本发明涉及漏洞利用成功概率计算方法及网络安全风险管理方法。所涉及的漏洞利用成功概率计算方法中漏洞利用成功概率来源于漏洞可利用性概率大小，网络漏洞利用成功概率计算方法考虑了漏洞可利用性概率大小随着时间动态变化的，建立静态和...
高岭高妮王帆王海雷艳婷申元
一种基于Hadoop的网络安全日志k-means聚类分析系统及方法
一种基于Hadoop的网络安全日志k‑means聚类分析系统及方法，包括日志数据获取子系统、日志数据混合机制存储管理子系统、日志数据分析子系统；在数据存储层，采用Hadoop与传统数据仓库协作的混合存储机制存储日志数据，...
高岭苏蓉高妮王帆杨建锋雷艳婷申元
文献传递
一种基于Hadoop的网络安全日志k-means聚类分析系统及方法
一种基于Hadoop的网络安全日志k-means聚类分析系统及方法，包括日志数据获取子系统、日志数据混合机制存储管理子系统、日志数据分析子系统；在数据存储层，采用Hadoop与传统数据仓库协作的混合存储机制存储日志数据，...
高岭苏蓉高妮王帆杨建锋雷艳婷申元
漏洞类型聚类的层次化漏洞修复模型被引量：3
2018年
针对传统漏洞修复策略存在难以确定同一危害等级漏洞修复优先次序的问题,提出了一种基于漏洞类型聚类的层次化漏洞修复(vulnerability remediation based on vulnerability type clustering,VR-VTC)模型。首先,运用PSO-K-means(particle swarm optimization K-means)算法对漏洞信息进行聚类分析,再根据每种漏洞类型高危、中危、低危各个危害等级的百分比,计算每种漏洞类型的威胁因子;然后,将目标主机漏洞划分为主机、漏洞类型威胁等级、漏洞类型和漏洞4个层次,再采用"自下而上、先局部后整体"的漏洞修复策略,提出一种基于漏洞类型的层次化漏洞修复方法。实验结果表明,VR-VTC模型可为用户提供细粒度的漏洞修复策略。
高妮贺毅岳申元高岭
关键词：网络安全
基于文化算法的层次属性约减入侵检测模型被引量：3
2017年
为有针对性地区分入侵攻击类别,提高入侵检测系统(IDS)整体的分类准确率,提出一种层次属性约减模型。该模型采用文化算法的双层进化思想,结合粗糙集和遗传算法进行属性约减。对数据进行预处理并分层划分子空间,形成决策子表规则集f_D。运用文化算法在信念空间进行知识更新,并将层次评价知识库的进化数据传入种群空间。在种群空间利用粗糙集和遗传算法进行进化和约减,得到各层的优选属性集f_(opt),设计出层次Bayes分类器验证模型性能。实验结果表明,该模型可将属性约减前的Bayes分类正确率提高至98.21%,并能较好地识别出流量特征不明显的R2L,U2R类别的入侵攻击。
申元高岭高妮王帆
关键词：入侵检测文化算法粗糙集遗传算法
漏洞利用成功概率计算方法及网络安全风险管理方法
本发明涉及漏洞利用成功概率计算方法及网络安全风险管理方法。所涉及的漏洞利用成功概率计算方法中漏洞利用成功概率来源于漏洞可利用性概率大小，网络漏洞利用成功概率计算方法考虑了漏洞可利用性概率大小随着时间动态变化的，建立静态和...
高岭高妮王帆王海雷艳婷申元
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