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關于網(wǎng)絡web服務器中攻擊信息優(yōu)化檢測仿真

發(fā)布時間:2018-05-30 16:16

  本文選題:網(wǎng)絡服務器 + 攻擊信息; 參考:《計算機仿真》2017年05期


【摘要】:關于網(wǎng)絡web服務器中攻擊信息的檢測,可以有效提升網(wǎng)絡web服務器的安全質(zhì)量。對攻擊信息的檢測,需要對濾波輸出的攻擊信號進行特征聚集檢測,獲取攻擊信號的包絡幅值估計結果,完成對攻擊信息的檢測。傳統(tǒng)方法先構建了網(wǎng)絡攻擊分布的陣列結構模型,對攻擊陣列的交換數(shù)據(jù)進行攻擊信號分析,無法對攻擊信號檢測結果進行估計,導致檢測結果精度低。提出基于模糊約束的關聯(lián)數(shù)據(jù)驅(qū)動下網(wǎng)絡web服務器攻擊信息檢測方法。融合于約束分析方法得到涉及網(wǎng)絡web服務器的關聯(lián)驅(qū)動數(shù)據(jù)緩沖區(qū)操作的危險點,生成相應的屬性傳遞和屬性約束語句,利用模糊約束方法對濾波輸出的攻擊信號進行特征聚集檢測,獲取攻擊信號的包絡幅值估計結果,完成對網(wǎng)絡web攻擊信息檢測。仿真證明,所提方法檢測精度高,可以有效地檢測出關聯(lián)數(shù)據(jù)驅(qū)動下網(wǎng)絡web服務器攻擊。
[Abstract]:Detection of attack information in network web server can effectively improve the security quality of network web server. For the detection of attack information, it is necessary to perform feature aggregation detection of the attack signal outputted by filtering, and obtain the estimation result of the envelope amplitude of the attack signal, so as to complete the detection of the attack information. The traditional method firstly constructs the array structure model of the network attack distribution, and analyzes the attack signal of the attack array exchange data, which can not estimate the attack signal detection result, resulting in the low accuracy of the detection result. An attack information detection method for network web server driven by associated data based on fuzzy constraints is proposed. Combining the constraint analysis method to obtain the dangerous point of the data buffer operation related to the network web server, the corresponding attribute transfer and attribute constraint statements are generated. A fuzzy constraint method is used to detect the feature aggregation of the filtered attack signal and obtain the estimation result of the envelope amplitude of the attack signal. The detection of the network web attack information is completed. Simulation results show that the proposed method has high detection accuracy and can effectively detect network web server attacks driven by associated data.
【作者單位】: 廣州大學華軟軟件學院;
【分類號】:TP393.08

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本文編號:1955928

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