防御模型

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通用逆扰动下的主动配电网合谋攻击防御模型
《电子设计工程》2025年第5期125-128,133,共5页刘秀 唐铭 原野 袁新平 王海燕 
云南电网公司电网管理平台(资产域)二期推广实施配套项目(059300HK42222006)。
为了解决合谋攻击防御下主动配电网受损率高的问题,提出通用逆扰动下的主动配电网合谋攻击防御模型。计算逆扰动深度网络模型的目标函数与通用逆扰动训练的损失函数,建立模型网络深度权重矩阵;利用深度梯度函数对攻击训练样本损失函数...
关键词：通用逆扰动 主动配电网 合谋攻击 防御模型 逆干扰防御 
面向未知网络威胁的网络要地自适应防御模型
《通信学报》2025年第3期45-61,共17页郝宵荣 刘波 周鼎 曹玖新 张进 
国家重点研发计划基金资助项目(No.2022YFB3104300);国家自然科学基金资助项目(No.62472092,No.62172089);江苏省网络与信息安全重点实验室基金资助项目(No.BM2003201);教育部计算机网络与信息集成重点实验室基金资助项目(No.93K-9)。
针对未知网络威胁的隐匿性和渗透性等特点,提出了一种基于拟态防御理论的新型自适应防御模型。该模型引入拟态伪装机制,创新性地提出基于子网伪装的动态重构策略,通过动态调整子网的拓扑结构,扰乱攻击路径的生效过程,自适应阻止未知威...
关键词：未知威胁 动态异构冗余 强化学习 拟态防御 自适应防御 
基于矩阵博弈的潜艇防御模型
《理论数学》2025年第2期70-78,共9页高诗萱 沈星 高红伟 
本文由国家自然科学基金面上项目(No. 72171126),青岛大学“系统科学+”联合攻关项目(XT2024301)支持。
潜艇作为现代海战中不可或缺的作战平台,承担着重要的战略和战术任务。其隐蔽性和高机动性使其成为海上作战中的强大力量。然而,随着鱼雷技术的不断进步,防御鱼雷攻击成为潜艇在水下作战中的一项重大挑战。本文研究了潜艇在水下作战中...
关键词：潜艇防御 矩阵博弈 零和博弈 最优策略 
基于网络杀伤链的卫星互联网应用风险分析和安全防护思考
《信息安全与通信保密》2025年第2期87-96,共10页陈潇 邓招 郭晓黎 张小琼 咸立文 
近年来,卫星互联网进入高速发展阶段,各国纷纷将其列为战略发展目标,加紧布局,抢占发展先机,卫星互联网应用安全的重要性毋庸置疑。研究网络杀伤链模型有助于理解网络攻击的每个阶段,可借助该模型分析卫星互联网应用中攻击者的攻击意图...
关键词：卫星互联网应用 网络杀伤链 安全防御模型 安全防护思考 
基于零信任网络的APT攻击的分析与防御模型初探
《长江信息通信》2024年第12期128-131,共4页韩奕昕 
当今社会互联网技术信息的飞速发展,计算机网络工程中存在大量的风险因素,网络攻击也日渐凸显,并且成为社会发展的热门话题。APT攻击在近年愈演愈烈,逐渐表现为高渗透、专业性和多态性与危害性等特点,严重威胁着国家安全和社会稳定。文...
关键词：APT攻击 零信任架构 网络安全防御 
基于贝叶斯博弈的电力通信网异常数据主动防御模型构建
《自动化技术与应用》2024年第12期125-129,共5页李莉 刘志雄 薛璐璐 谢宏坤 
2021年国网冀北电力有限公司经济技术研究院项目(SGJBJY00GPJS2100022)。
以保障电网正常运行、提升其安全性为目的,构建基于贝叶斯博弈的电力通信网异常数据主动防御模型。采用电力通信网异常数据,使用多波束形成算法提取电力通信网异常数据的时移、频移和相位特征,根据特征,采用贝叶斯博弈构建主动防御模型...
关键词：贝叶斯博弈 电力通信网 异常数据 主动防御模型 特征提取 数据包采集 
基于多门控混合专家模型的网络异常流量识别与防御模型
《信息网络安全》2024年第9期1458-1469,共12页郭永进 黄河俊 
文章提出一种基于多门控混合专家模型的网络异常流量识别与防御模型,该模型适用于业务高峰期间混杂攻击流量的场景。首先,多门控混合专家模型对网络流量进行实时监测和异常识别,区分由业务需求导致的正常流量峰值和异常流量,减少误报,...
关键词：异常流量识别 防御策略生成 混合专家模型 隐蔽攻击 
基于贝叶斯决策的交互式网络恶意入侵主动防御模型构建被引量：1
《现代信息科技》2024年第7期165-171,共7页翁建勋 
为降低网络的恶意入侵风险,提出基于贝叶斯决策的交互式网络恶意入侵主动防御模型。采用K-聚类算法识别交互式网络中恶意入侵跳频数据,构建交互式网络恶意入侵节点分布模型;采用基于能量熵增量频域互相关系系数的敏感IMF分量选取算法,...
关键词：贝叶斯决策 交互式网络 恶意入侵 主动防御模型 
基于特征恶意度排序的恶意软件对抗防御模型被引量：1
《信息网络安全》2024年第4期640-649,共10页徐子荣 郭焱平 闫巧 
国家自然科学基金[61976142];深圳市科技计划[JCYJ20210324093609025]。
深度学习模型应用于安卓恶意软件检测可以使检测的准确率不断提升,但对抗样本可以轻易规避深度学习模型的检测,导致深度学习模型的检测能力受到质疑。对于安卓恶意软件的对抗攻击,现阶段多采用对抗训练方法进行防御,文章针对对抗训练在...
关键词：安卓恶意软件 对抗样本 特征选择 深度学习 
结合对抗训练和特征混合的孪生网络防御模型被引量：2
《计算机应用研究》2024年第3期905-910,共6页张新君 程雨晴 
2022年辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220678);辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJ2020JCL007);辽宁工程技术大学博士启动基金资助项目(20-1020)。
神经网络模型容易受到对抗样本攻击。针对当前防御方法侧重改进模型结构或模型仅使用对抗训练方法导致防御类型单一且损害模型分类能力、效率低下的问题,提出结合对抗训练和特征混合训练孪生神经网络模型(SS-ResNet18)的方法。该方法通...
关键词：孪生神经网络 图像分类 对抗样本 对抗训练 注意力机制 特征混合 
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