防御机制

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面向加密恶意流量检测模型的堆叠集成对抗防御方法
《计算机应用》2025年第3期864-871,共8页陈瑞龙 胡涛 卜佑军 伊鹏 胡先君 乔伟 
国家自然科学基金资助项目(62176264)。
当前,基于深度学习的流量分类模型已广泛应用于加密恶意流量分类,然而深度学习模型所面临的对抗样本攻击问题严重影响了这些模型的检测精度和可用性。因此,提出一种面向加密恶意流量检测模型的堆叠集成对抗防御方法D-SE(Detector-Stacki...
关键词：恶意流量分类 深度学习 对抗攻击 防御机制 堆叠集成学习框架 
被防御的亲密关系
《财新周刊》2025年第8期10-11,共2页琬文 
我们在亲密关系中有一些无意识运作的防御机制,其早在婴儿时期就已悄然形成。发展心理学家约翰·鲍尔比在《依恋》中提出了著名的依恋类型理论.他引用了心理学家玛丽·安斯沃斯的经典研究:陌生情境实验。研究者让一岁的孩子在一个摆满...
关键词：陌生情境 亲密关系 婴儿时期 发展心理学家 依恋类型 防御机制 鲍尔比 无意识 
ASA架构下公共图书馆网络安全防御体系的研究与应用
《图书馆学刊》2025年第1期96-99,共4页张立说 
以公共图书馆为应用场景,研究网络安全自适应安全架构(ASA)、纵深防御体系和主被动结合防御机制融合形式,提出公共图书馆“1+4”网络安全纵深防御体系,对于提升图书馆网络安全保障能力、保护读者隐私与信息安全、维护读者权益和图书馆...
关键词：公共图书馆 网络安全 自适应安全架构(ASA) 纵深防御体系 主被动结合防御机制 
边缘计算网络安全技术的创新与自适应防御机制
《佳木斯大学学报(自然科学版)》2025年第1期43-45,139,共4页叶勇 
2021年度安徽高校自然科学研究项目(KJ2021A1588)。
边缘计算因其接近数据源进行实时处理而成为解决云计算实时性难题的关键技术。然而,它也面临着多种安全挑战,如终端渗透、数据篡改等。为此,基于边缘计算网络建立了一种针对边缘计算网络的动态、异构冗余防御机制,通过增强组件多样性、...
关键词：边缘计算 安全防御 网络安全 信任度 
利用强化学习算法的自适应网络防御机制实施研究
《网络安全和信息化》2024年第11期125-127,共3页刘俊宇 
提出了一种基于强化学习算法的自适应网络防御机制。该机制利用深度学习技术提取网络安全态势数据的特征,通过构建智能防御机制来实施安全防御。
关键词：强化学习算法 安全防御 自适应网络 网络安全态势 防御机制 深度学习技术 智能 
互联网暴露面的诱饵防御机制浅析
《软件》2024年第8期163-165,共3页杨新涛 方有轩 付恒 陈青钦 常津铭 
近年来,数据泄露、网络攻击等呈爆发态势,传统的基于特征规则的安全防护无法及时发现新威胁,而且分析人员的分析成本很高。为解决上述困境,诱饵防御技术是一种合理的选择,连续三年被Gartner评选为顶尖信息安全技术之一。本文介绍了诱饵...
关键词：安全 诱饵防御 蜜罐 
基于SDN的网络安全防御机制设计与实现被引量：1
《信息记录材料》2024年第5期30-32,共3页杨子卓 
随着互联网的普及和信息技术的飞速发展,网络安全问题已成为影响国家安全、社会稳定和人民生活的重要因素。当前,网络攻击手段日益翻新,网络安全形势日趋严峻。为了应对这一挑战,本文设计与实现了一种基于软件定义网络(software defined...
关键词：SDN 网络安全防御 机制设计 
IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制被引量：2
《软件学报》2024年第5期2522-2542,共21页王郁夫 王兴伟 易波 黄敏 
国家自然科学基金(62032013,62002055)。
针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP...
关键词：DDOS防御 两阶段 DDoS攻击监控 DDoS流量过滤 BCNN和1DCNN IPV6 
联邦学习中的攻击手段与防御机制研究综述被引量：4
《计算机工程与应用》2024年第5期1-16,共16页张世文 陈双 梁伟 李仁发 
国家自然科学基金(61702180);湖南省自然科学基金面上项目(2022JJ30267);福建省自然科学基金(2022J05106);湖南省教育厅优秀青年项目(21B0493)。
联邦学习的攻防技术是联邦学习系统安全的核心问题。联邦学习的攻防技术能大幅降低联邦学习系统被攻击的风险,明显提升联邦学习系统的安全性。深入了解联邦学习的攻防技术,可以推进联邦学习领域的研究,实现联邦学习的广泛应用。因此,对...
关键词：联邦学习 攻击手段 防御措施 隐私保护 
一种面向联邦学习对抗攻击的选择性防御策略
《电子与信息学报》2024年第3期1119-1127,共9页陈卓 江辉 周杨 
国家自然科学基金(61471089,61401076)。
联邦学习(FL)基于终端本地的学习以及终端与服务器之间持续地模型参数交互完成模型训练,有效地解决了集中式机器学习模型存在的数据泄露和隐私风险。但由于参与联邦学习的多个恶意终端能够在进行本地学习的过程中通过输入微小扰动即可...
关键词：联邦学习 对抗性攻击 防御机制 对抗性训练 
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