内蒙古工业大学信息化建设与管理中心
- 作品数：9 被引量：8H指数：2
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于发电厂控制系统的工控蜜罐设计与实现
- 2022年
- 工业控制蜜罐区别于普通蜜罐的主要标志是使用蜜罐的场景不同,在工业控制蜜罐中,使用场景为工业控制系统,工业控制设备进行通讯时所采用的工控协议不同于普通的互联网协议。工业控制蜜罐诱捕能力主要依靠其仿真交互水平,模仿协议通讯交互情况决定了诱捕环境的真实性。通过对真实发电厂控制系统的考察,提出结合沙盒技术,将发电厂控制系统置于沙盒中以还原蜜罐高仿真度。采用协议逆向分析技术,深度解析EGD工控协议掌握协议特征,及时感知异常工控流量数据和异常协议数据包。使用开源cuckoo沙盒框架,在部署蜜罐的同时采用主客机部署机制,防止因攻击者识别蜜罐借此为跳板而逃逸或其他破坏行为。然后将蜜罐捕获的所有疑似攻击数据进行分析并提交至cuckoo主机端进行二次分析,最后对认为是攻击的数据采取相应处理措施。为网络安全管理员提供可靠数据,为发电厂提供更安全的主动防御网络环境。
- 姚旭王钢任秀勤张立芳孙叶
- 关键词：蜜罐网络安全防护CUCKOO
- 基于自学习机制的校园网络故障诊断系统的设计被引量：1
- 2018年
- 针对传统网络故障诊断方法难以胜任复杂网络故障诊断的现状,综合应用自学习机制中的知识结构、知识获取等方法,设计并实现了一个基于自学习机制的校园网络故障诊断系统。该系统通过自学习机制不断扩充和完善了现有的知识库,弥补了传统的专家系统在故障诊断、知识获取及自学习能力等方面的不足,很大程度上降低了网络故障诊断的专业性和难度。通过实际测试结果分析,得出了自学习机制在校园网络故障诊断方面的优势,从而提高了校园网络故障诊断的及时性、准确性和高效性。
- 成波
- 关键词：自学习机制网络故障诊断知识获取
- 基于ASP.NET的远程教育作业管理系统的设计与实现
- 通过研究分析现代远程教育的特点,提出基于Web的网络作业系统,对系统进行整体分析与设计,并编程加以实现网络作业管理系统的自动提交、评改记录与反馈等功能.
- 卢金钟王永生
- 关键词：现代远程教育作业管理ASP.NET
- 机器学习机制在校园网络故障诊断系统中的应用被引量：2
- 2018年
- 针对传统网络故障诊断方法在处理复杂网络故障诊断方面的局限性,把机器学习机制中的知识结构、知识获取及知识获取方法等运用于校园网络故障诊断系统中,既扩充和完善了现有的知识库,又弥补了传统的专家系统在故障诊断、知识获取及自学习能力等方面的不足,很大程度上降低了网络故障诊断的技术性和专业难度。经实际测试结果的对比分析,得出了机器学习机制在校园网络故障诊断方面的优势,也为校园网络故障的及时、准确定位提供了重要的支撑保障。
- 成波
- 关键词：网络故障诊断知识获取
- 基于U/C矩阵分层分析方法的高校信息标准建设研究——以内蒙古自治区某本科院校为例被引量：2
- 2016年
- 针对目前高校信息标准范围大、数据情况复杂、信息标准整体实施难以进行的现状,本文主要研究使用企业系统规划方法(BSP)工具U/C矩阵,形成一种全新的信息标准分析模式,对现有信息标准的数据项进行层次划分,分层实施。在此模式下,以内蒙古自治区某本科院校为例,探索制定高校各层次信息标准,生成学校信息标准中的数据集及代码集,最终形成符合高校实际的信息标准体系,为高校管理信息标准建设提供有益的启示。
- 王永生卢金钟
- 关键词：数字化校园信息化管理
- 基于SAML的统一身份认证技术的应用研究被引量：1
- 2015年
- 根据统一身份认证系统的核心逻辑,在分析安全断言标记语音SAML的基础上给出了会话管理方法,提出动态账号绑定策略,设计了注销管理的过程,并分析了基于SAML的统一身份认证需要解决的安全方面的问题。基于该方案设计的系统,可把SAML规范和会话管理有机结合,增强了系统的安全性,实现了用户的更好体验。
- 孙建华王永生
- 关键词：身份认证SAML会话管理
- 内蒙古工业大学:以特征知识库打造IT综合运维服务系统
- 2014年
- 建设背景
随着计算机网络技术的蓬勃发展,网络的接入用户数量在爆炸式增长,以学校实际情况为例,开通用户数已近3万人,白天平均在线人数多达1万人.面对这样一个庞大的用户群体,网络的管理维护人员所背负的工作压力越来越大.这时再依靠个人经验的传统方式来进行基础网络服务工作将面临巨大问题,这不仅浪费宝贵的人力资源,而且效率也是非常低下.因此需要一套规范高效的IT运维服务管理方法,再配合以准确全面的解决方案知识库,才会大大降低运维人员的工作压力,使工作变得从容有序.基于这样的需求,我们组织并实施了基于ITIL和特征知识库的校园IT综合运维服务系统的研发工作.
- 颜培志王钢杨海东
- 关键词：知识库运维服务IT
- 基于贝叶斯网络EM算法模型的工控蜜罐识别
- 2022年
- 随着工控设备越来越多暴露于互联网,面临的安全威胁不断增加,主动防御已经成为一种必要的防御手段,蜜罐技术是一种有效的主动防御技术。攻击者为了攻击真实的资产设备,研究人员开始研究识别蜜罐的方法。对蜜罐进行准确识别涉及到许多不确定性因素。贝叶斯网络用于解决不确定性问题,与蜜罐识别问题相符合。基于蜜罐识别与贝叶斯网络的特点,提出了贝叶斯网络参数学习EM算法模型的工控蜜罐识别方法。首先,介绍了贝叶斯网络的理论基础及贝叶斯网络用于蜜罐识别的优势;接着,描述参数建模所用算法及预测推理算法,完成用于识别蜜罐的贝叶斯网络模型;最后,通过与SVM、KNN、随机森林和Native bayes算法作对比实验,验证所采用贝叶斯网络EM算法训练模型的性能更优,该模型借助贝叶斯联结树推理算法来完成预测识别,通过实例分析进行验证。实验结果表明,用EM算法训练的模型对于识别蜜罐是有效的。
- 张立芳王钢颜培志姚旭孙叶
- 关键词：贝叶斯网络
- 基于CNN的国产商用分组密码算法识别研究被引量：2
- 2022年
- 随着国产商用密码算法的应用普及与商密应用测评工作的推进,商密算法的应用合规性备受关注。尝试针对商用分组密码算法开展识别研究,将其应用到密评工作中。提出了一种基于自动编码器和卷积神经网络结合的分组密码算法识别方案,将商密SM4算法与国际主要标准分组密码算法进行识别。利用NIST随机性测试方法对密文进行特征提取,最后借助卷积神经网络对密文特征进行训练和测试。实验表明,密码算法的密钥长度是否一致是影响识别准确率的重要因素,SM4与其他算法两两识别的准确率可达80%之上,并且识别效果与现有方案相比具有较高的准确率和稳定性。
- 刘节威王钢颜培志方一格荆浩
- 关键词：卷积神经网络
