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静态防御下移动网络混合安全漏洞检测仿真
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  • 英文篇名:Mobile Network Hybrid Security Vulnerability Detection Simulation under Static Defense
  • 作者:齐鲁杰
  • 英文作者:QI Lu-jie;China University of Political science and Law,College of Criminal Justice;
  • 关键词:静态防御 ; 移动网络 ; 混合安全漏洞检测
  • 英文关键词:Static defense;;Mobile network;;Mixed security hole detection
  • 中文刊名:JSJZ
  • 英文刊名:Computer Simulation
  • 机构:中国政法大学刑事司法学院;
  • 出版日期:2019-04-15
  • 出版单位:计算机仿真
  • 年:2019
  • 期:v.36
  • 语种:中文;
  • 页:JSJZ201904059
  • 页数:4
  • CN:04
  • ISSN:11-3724/TP
  • 分类号:288-291
摘要
针对现有移动网络混合安全漏洞检测方法存在的混合安全漏洞检测准确率低、漏检率高、检测速度较慢等问题,提出了一种基于静态防御的移动网络混合安全漏洞检测方法,利用信息特征项的权重值、用户需求与信息间的关系、信息语义与用户需求语义间的相似度以及用户感兴趣信息与信息特征项相似度等信息,完成对移动网络信息的过滤。将过滤后的移动网络信息作为检测移动网络混合安全漏洞的样本,创建一个自回归模型,对模型中的数据做零均值化处理,选择一个恰当的自回归模型阶数拟合时间序列,利用得到的时间序列拟合二阶自回归模型,根据二阶自回归模型检测移动网络信息样本,利用异常信息判定条件对检测的移动网络信息样本进行判定,实现对移动网络混合安全漏洞的检测。实验结果表明,所提移动网络混合安全漏洞检测方法可以快速、准确检测移动网络中的混合安全漏洞。
        Due to low detection accuracy and high missed detection rate in current mixed security hole detection methods,this paper puts forward a method to detect mixed security hole in mobile network based on static defense. Firstly,the weight value of information feature item,the relationship between user requirement and information,the similarity degree between information semantics and user requirement semantics,and the similarity between user interest information and information feature item were used to filter mobile network information. Then,the filtered mobile network information was used as the sample to detect the mixed security hole in mobile network,so as to build an autoregressive model. The data in model were zero-centered,and an appropriate autoregressive model order was selected to fit time series. After that,the time series was used to fit the second-order autoregressive model. Based on the second-order autoregressive model,the mobile network information sample was detected. Finally,the abnormal information decision condition was used to judge the mobile network information sample. Thus,the detection for the mixed security hole in mobile network was achieved. Simulation results show that the proposed method can quickly and accurately detect mixed security hole in mobile network.
引文
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