计算机科学 ›› 2018, Vol. 45 ›› Issue (11A): 377-381.
靳骁, 葛慧, 马锐
JIN Xiao, GE Hui, MA Rui
摘要： 当前的网络空间中,防御方往往在攻防博弈中处于被动地位,这种现状可以通过构建动态赋能的网络空间防御体系来改变。通过研究基于动态赋能的网络空间防御体系,从网络、软件、平台、数据4个方面梳理提升传统网络空间安全性的关键动态技术,以及构建动态赋能的网络空间的方法;通过结合攻防两方面对动态赋能网络进行安全效能评估,证明了动态赋能网络空间防御体系在提高系统安全防御能力方面的贡献。
中图分类号:
| [1]杨林,于全.动态赋能网络空间防御[M].北京:人民邮电出版社,2016. [2]邬江兴.网络空间拟态安全防御[J].保密科学技术,2014(10):4-9. [3]BADISHI G,HERZBERG A,KEIDAR I.Keeping Denial-of-Service Attackers in the Dark [J].IEEE Transactions on Dependable & Secure Computing,2005,4(3):191-204. [4]CADAR C,AKRITIDIS P,COSTA M,et al.Data Randomization[OL].http://www.msr-waypoint.com/pubs/70626/tr-2008-120.pdf. |
| [1] | 柳杰灵, 凌晓波, 张蕾, 王博, 王之梁, 李子木, 张辉, 杨家海, 吴程楠. 基于战术关联的网络安全风险评估框架 Network Security Risk Assessment Framework Based on Tactical Correlation 计算机科学, 2022, 49(9): 306-311. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210600171 |
| [2] | 王磊, 李晓宇. 基于随机洋葱路由的LBS移动隐私保护方案 LBS Mobile Privacy Protection Scheme Based on Random Onion Routing 计算机科学, 2022, 49(9): 347-354. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210800077 |
| [3] | 赵冬梅, 吴亚星, 张红斌. 基于IPSO-BiLSTM的网络安全态势预测 Network Security Situation Prediction Based on IPSO-BiLSTM 计算机科学, 2022, 49(7): 357-362. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210900103 |
| [4] | 杜鸿毅, 杨华, 刘艳红, 杨鸿鹏. 基于网络媒体的非线性动力学信息传播模型 Nonlinear Dynamics Information Dissemination Model Based on Network Media 计算机科学, 2022, 49(6A): 280-284. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210500043 |
| [5] | 陶礼靖, 邱菡, 朱俊虎, 李航天. 面向网络安全训练评估的受训者行为描述模型 Model for the Description of Trainee Behavior for Cyber Security Exercises Assessment 计算机科学, 2022, 49(6A): 480-484. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210800048 |
| [6] | 吕鹏鹏, 王少影, 周文芳, 连阳阳, 高丽芳. 基于进化神经网络的电力信息网安全态势量化方法 Quantitative Method of Power Information Network Security Situation Based on Evolutionary Neural Network 计算机科学, 2022, 49(6A): 588-593. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210200151 |
| [7] | 邓凯, 杨频, 李益洲, 杨星, 曾凡瑞, 张振毓. 一种可快速迁移的领域知识图谱构建方法 Fast and Transmissible Domain Knowledge Graph Construction Method 计算机科学, 2022, 49(6A): 100-108. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210900018 |
| [8] | 张师鹏, 李永忠. 基于降噪自编码器和三支决策的入侵检测方法 Intrusion Detection Method Based on Denoising Autoencoder and Three-way Decisions 计算机科学, 2021, 48(9): 345-351. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200500059 |
| [9] | 周仕承, 刘京菊, 钟晓峰, 卢灿举. 基于深度强化学习的智能化渗透测试路径发现 Intelligent Penetration Testing Path Discovery Based on Deep Reinforcement Learning 计算机科学, 2021, 48(7): 40-46. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210400057 |
| [10] | 李贝贝, 宋佳芮, 杜卿芸, 何俊江. DRL-IDS:基于深度强化学习的工业物联网入侵检测系统 DRL-IDS:Deep Reinforcement Learning Based Intrusion Detection System for Industrial Internet of Things 计算机科学, 2021, 48(7): 47-54. https://doi.org/10.11896/jsjkx.210400021 |
| [11] | 陈海彪, 黄声勇, 蔡洁锐. 一个基于智能电网的跨层路由的信任评估协议 Trust Evaluation Protocol for Cross-layer Routing Based on Smart Grid 计算机科学, 2021, 48(6A): 491-497. https://doi.org/10.11896/jsjkx.201000169 |
| [12] | 王金恒, 单志龙, 谭汉松, 王煜林. 基于遗传优化PNN神经网络的网络安全态势评估 Network Security Situation Assessment Based on Genetic Optimized PNN Neural Network 计算机科学, 2021, 48(6): 338-342. https://doi.org/10.11896/jsjkx.201200239 |
| [13] | 张凯, 刘京菊. 基于吸收Markov链的网络入侵路径分析方法 Attack Path Analysis Method Based on Absorbing Markov Chain 计算机科学, 2021, 48(5): 294-300. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200700108 |
| [14] | 陈明豪, 祝跃飞, 芦斌, 翟懿, 李玎. 基于Attention-CNN的加密流量应用类型识别 Classification of Application Type of Encrypted Traffic Based on Attention-CNN 计算机科学, 2021, 48(4): 325-332. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200900155 |
| [15] | 刘全明, 李尹楠, 郭婷, 李岩纬. 基于Borderline-SMOTE和双Attention的入侵检测方法 Intrusion Detection Method Based on Borderline-SMOTE and Double Attention 计算机科学, 2021, 48(3): 327-332. https://doi.org/10.11896/jsjkx.200600025 |
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