基于CK模型SNEP安全分析

合集下载

一种基于局部相似性的社区发现算法

一种基于局部相似性的社区发现算法吴钟刚;吕钊【摘要】现有社区发现算法大多仅考虑图的拓扑结构或节点的属性信息,其中结合两者的属性图聚类算法挖掘效果不理想,而基于共享邻居的局部相似性算法却未充分度量节点间相似度.针对上述问题,提出一种新的基于局部相似性的节点相似度社区发现算法.该算法包括基于局部相似性的节点相似度计算和节点聚类2个模块.利用Pagerank算法计算基于图链接结构的节点重要性,衡量节点间的链接强度并结合节点的属性得到节点对相似性.为避免基于共享邻居的节点相似度计算的低估倾向,引入邻居节点集之间的相似度作为节点局部相似性.采用K-Medoids聚类算法将节点与分组中心节点的局部相似性值作为节点类别归属的判断,得到社区划分的结果.实验结果表明,与经典SA-Cluster与k-SNAP等算法相比,该算法能挖掘出质量更高的社区,具有较好的社区划分效果.%Many existing community detection algorithms focus on topological structure or node attributes.Some attribut graph clustering algorithms consider both of them but the quality of community is not good.Shared neighbors based local similarity algorithms underestimate pairwise of node similarity.Hence,this paper proposes a new Local Similarity based Community Detection(LS-CD)algorithm.The proposed algorithm contains two main components:node local similarity calculation and node clustering.It evaluates the vertex importance using the Pagerank algorithm and calculates the similarity of pairwise vertexes by combining connetion strength and node attribute.To avoid underestimating node similarity based on shared neighbors,the similarity of vertexes is calculated by the similarity of their local neighborhoods.TheK-Medoids clusteringalgorithmisusedtoidentifycommunitybymeasuringthelocalsimilari tyofnodeandclustercentroid.Experimentalresultsshowthat,comparedwithtra ditionalSA-Clusterandk-SNAPalgorithms,thisalgorithmcanminehighqualitycommunityandhasgoodc ommunityidentificationeffect.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2016(042)012【总页数】8页(P196-203)【关键词】社区发现;图聚类;属性图;节点重要性;局部相似性;节点相似度【作者】吴钟刚;吕钊【作者单位】华东师范大学计算机科学技术系,上海 200241;华东师范大学计算机科学技术系,上海 200241【正文语种】中文【中图分类】TP311近年来社会网络得到广泛应用,如科学家合作网、博客网络、电子邮件网络等。

基于网络安全知识图谱的攻击事件分析与应对研究

基于网络安全知识图谱的攻击事件分析与应对研究网络安全是当今社会中不可忽视的重要问题。

随着技术的发展，存在于网络中的安全漏洞也越来越多，黑客攻击事件也时有发生。

为了保护网络安全，需要将攻击事件进行深入分析，并采取合理的对策，基于网络安全知识图谱的攻击事件分析与对策研究就应运而生。

一、网络安全知识图谱的构建网络安全知识图谱是一种利用人工智能技术实现网络安全可视化的方法，其构建需要以下步骤：1、数据采集网络安全知识图谱的构建首先需要进行数据采集。

可以从安全日志、网站备份、网络设备日志等来源收集数据，并通过自然语言处理技术将数据统一转化为特定格式。

2、实体识别在数据采集的基础上，需要对采集到的数据进行实体识别，将数据中的实体（如IP地址、网站域名、系统孔洞等）进行标记，方便后续建立知识图谱。

3、关系抽取在实体识别之后，需要将实体之间的关系进行抽取。

关系抽取是知识图谱中关系建立的重要步骤。

例如，通过分析网络数据包，可以抽取出数据包流量、协议类型、源IP地址等关系信息。

4、知识图谱的建立在实体识别与关系抽取完成之后，需要将这些信息进行统一的处理和存储，使用图数据库等技术建立知识图谱。

基于该知识图谱，可以方便地实现网络安全事件的发现和分析。

二、基于网络安全知识图谱的攻击事件分析基于网络安全知识图谱，可以实现对网络安全事件的深度分析，包括事件分类、来源分析、攻击途径、攻击目的等方面。

1、事件分类网络安全事件可以分为多种类型，包括DoS攻击、DDoS攻击、木马病毒、正常流量异常等。

通过从知识图谱中识别攻击事件的实体，并使用机器学习等技术判别事件的类型，可以实现对事件的自动分类。

2、来源分析在确定了事件的类型之后，需要进一步对攻击来源进行分析。

通过在知识图谱中识别攻击事件的实体，并查找与之相关的实体关系，可以确定攻击源IP地址、攻击方式、攻击时间等信息。

3、攻击途径攻击途径是攻击者访问目标网络的手段。

基于知识图谱，可以分析出攻击者利用哪些途径进行攻击，包括网络信道、物理信道等。

安全分析评估理论有哪些

安全分析评估理论有哪些
安全分析评估是指通过系统化的方法和流程来评估和分析安全控制措施的有效性和安全风险的程度。

下面是几种常见的安全分析评估理论：
1. 风险评估：风险评估是一种常用的安全评估方法，主要通过识别和评估潜在的威胁、漏洞和脆弱性，并对可能导致的安全事件进行概率和影响的分析，以确定安全风险的程度。

常用的风险评估方法包括定性风险评估、定量风险评估和半定量风险评估。

2. 攻击树：攻击树是一种图形化的分析方法，用于表示和分析系统中的威胁和攻击路径。

通过构建攻击树，可以逐级分析攻击者需要采取的步骤和条件，从而评估系统的安全弱点和脆弱性。

3. 依赖图：依赖图是一种用于分析系统中的依赖关系和数据流的工具。

通过构建依赖图，可以了解系统中的关键组件和数据流程，并评估系统的安全性和可用性。

4. 可用性评估：可用性评估是一种评估系统可用性和容错能力的方法。

通过分析系统的各个组件和功能，评估系统在面对故障和攻击时的可用性和恢复能力。

5. 安全控制评估：安全控制评估是一种评估安全措施的有效性和适用性的方法。

通过分析系统中已经实施的安全控制措施，评估其对威胁和攻击的防御能力，并提出改进建议。

6. 安全度量指标：安全度量指标是一种用于评估和衡量系统安全性的方法。

通过定义和收集一系列安全度量指标，可以定量地评估系统的安全性和安全管理的效果。

综上所述，安全分析评估理论包括风险评估、攻击树、依赖图、可用性评估、安全控制评估和安全度量指标等。

通过运用这些理论和方法，可以全面地评估和分析系统的安全状况，为系统安全提供有效的支持和指导。

基于CK模型的安全节点认证密钥交换协议

Smart Industry and Information Security基于C K模型的安全节点认证密钥交换协议+刘志猛，赵燕丽(山东工商学院山东省高校智能信息处理重点实验室，山东烟台264005)摘要：无线传感器网络中的节点常常被部署在非安全的环境中，因而容易遭受假冒等安全威胁。

为保护可信节点之间数据通信安全，基于计算性Diffie-Hellman假设，提出一种节点认证与密钥交换协议。

推荐方案不仅能实现对参与节点真实身份的鉴别，而且生成一个参与方共享的秘密密钥，为参与方之间的数据交换建立一个安全的通信信道。

并证明了推荐方案能实现CK 模型下认证和密钥协商的协议的安全目标。

此外，对安全属性的分析表明该协议具备前向安全、已知会话密钥安全、抗密钥泄漏假冒及未知密钥共享攻击的能力。

关键词：无线传感器网络；节点认证；CK模型；计算性D H假设中图分类号：TN918 文献标识码：A D0I%10. 19358/j.issn. 1674-7720.2017.09.002引用格式：刘志猛，赵燕丽.基于CK模型的安全节点认证密钥交换协议[J].微型机与应用，2017，36(9):5-7.A secure node authenticated key exchange protocol based on CK modelLiu Zhimeng，Zhao Yanli(Key Laborator 〇f Intelligent Information Processing in Universities of Shandong，ShandongInstitute of Business and Technology，Yantai 264005，China)A bstract % Nodes in wireless s ensor networks are often deployed in a non secure environment，which is vulnerable to security threats such as counterfeiting . To protect s ensor nodes deployed in insecure wireless sensor networlss from variety of malicious attacks，an authenticated key exchange protocol is p roposed，which security relies on Computational Diffie-Hellman Problem，and is better suited for Wireless Sensor Networks (WSN) to establish a shared session key between two adjacent nodes. The proposed protocol has some CK model，including perfect forward secrecy，known session key，unknown-key share，key compromise impersonation resistance.Key w ords %wireless sensor networks $node authentication；the CK model；CDH assumption〇引言无线传感器网络往往部署在敌对环境中，因而可能要面对各种各样的恶意攻击。

安全评估模型有哪些

安全评估模型有哪些
安全评估模型有以下一些常见的方法：
1. 威胁建模（Threat Modeling）：通过分析系统潜在的威胁，评估系统的安全风险。

2. 攻击树（Attack Trees）：通过树状结构描述系统中可能的攻击路径和攻击者的行动逻辑。

3. 风险评估（Risk Assessment）：通过考虑各种威胁和潜在损失的概率，评估系统的安全风险。

4. 脆弱性评估（Vulnerability Assessment）：通过检测系统中存在的脆弱性，评估系统的安全性能。

5. 安全性能评估（Security Performance Assessment）：通过对系统的安全性能进行测量和评估，判定系统的安全情况。

6. 体系结构评估（Architecture Assessment）：通过评估系统的体系结构，发现存在的安全问题和隐患。

7. 安全审计（Security Audit）：对系统的安全实施进行验证和检测，以确定系统是否符合安全需求和规范。

8. 漏洞扫描（Vulnerability Scanning）：通过使用自动化工具扫描系统，发现系统中存在的漏洞。

这些模型可以根据具体的安全需求和风险特征选择使用，并结合实际情况进行定制化的评估。

网络安全风险分析与评估工具介绍

网络安全风险分析与评估工具介绍随着互联网的快速发展，网络安全问题日益凸显。

各种网络攻击、数据泄漏等安全事件频繁发生，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。

因此，进行网络安全风险分析与评估变得尤为重要。

在这篇文章中，我们将介绍几种常用的网络安全风险分析与评估工具，以帮助读者更好地了解和应对网络安全威胁。

一、漏洞扫描器漏洞扫描器是一种常用的网络安全工具，用于检测系统和应用程序中的漏洞。

它通过扫描目标系统的开放端口和服务漏洞，帮助管理员及时发现并修复安全漏洞，以防止黑客利用这些漏洞入侵系统。

常见的漏洞扫描器包括OpenVAS、Nessus等。

OpenVAS是一款开源的漏洞扫描器，它提供了一套强大的漏洞检测和管理工具。

通过OpenVAS，用户可以扫描网络中的主机和服务，检测存在的漏洞，并提供修复建议。

它还支持定期扫描和自定义报告生成，方便用户进行安全风险评估和管理。

Nessus是一款商业化的漏洞扫描器，它具有强大的漏洞检测能力和广泛的漏洞库。

Nessus支持远程扫描、漏洞验证和安全合规检查等功能，可帮助用户全面评估网络安全风险。

二、入侵检测系统（IDS）入侵检测系统是一种用于监控和检测网络流量中的入侵行为的安全工具。

它基于事先定义的规则，实时监测网络流量，并发现可能存在的入侵行为。

常见的IDS系统包括Snort、Suricata等。

Snort是一款免费的开源入侵检测系统，它能够实时监测网络流量，并通过配置规则来检测和报警可能的入侵行为。

Snort具有灵活的插件机制和丰富的规则库，可根据不同的需求进行定制和扩展。

Suricata是一款高性能的开源入侵检测系统，它支持多线程处理和快速的流量分析。

Suricata具有强大的网络协议支持和优秀的规则引擎，具备高效的入侵检测和响应能力。

三、安全信息与事件管理系统（SIEM）安全信息与事件管理系统是一种综合性的安全管理工具，用于日志收集、事件分析和安全威胁响应。

它能够集中管理各种安全设备和应用系统生成的事件和日志数据，帮助管理员及时发现和处理安全事件。

Snap--shot型位置隐私敏感查询技术研究的开题报告

Snap--shot型位置隐私敏感查询技术研究的开题报告一、研究背景位置隐私泄露成为信息安全领域的一个热点问题。

用户在使用位置服务时，会产生大量的位置数据，如若这些位置数据落入了不法分子的手中，就可能会对用户的个人隐私和安全造成重大影响。

因此，研究位置隐私保护技术成为了目前亟需解决的问题之一。

Snap--shot型位置隐私敏感查询技术作为一种新型的位置隐私保护技术，已经引起了学术界和工业界的广泛关注。

它通过在满足用户查询需求的前提下，保护用户的位置隐私，使得不法分子无法借助位置数据进行隐私攻击。

二、研究目的和内容本文旨在探究Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的实现原理和应用。

具体研究内容包括以下几个方面：1. Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的概念、特点和发展历程；2. 讨论Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的优缺点；3. 分析Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的算法基础和实现原理；4. 研究Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的应用场景和实际效果；5. 探讨Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的发展前景和未来研究方向。

三、研究方法本文主要采用文献调研和案例分析的方法，对Snap--shot型位置隐私敏感查询技术进行深入研究。

首先通过查阅相关文献，了解该技术的相关概念和研究现状；其次，通过案例分析，评估Snap--shot型位置隐私敏感查询技术的实际应用效果和问题，以便寻找完善改进的思路。

最后，结合现有研究成果，提出自己的见解和思考。

四、预期成果本文预期能够对Snap--shot型位置隐私敏感查询技术做一个系统而深入的研究，包括技术的实现原理和应用价值等方面进行相关研究和总结。

同时，可以为相关领域的专业人士提供一些启示和参考，促进位置隐私保护技术的进一步发展。

SNAP-V (26项版本)

SNAP-V (26项版本)SNAP-V（全称为Social Network Analysis Package – Version 26，社交网络分析软件-第26版）是一种用于分析和研究社交网络的工具包。

SNAP-V 在社交网络研究领域得到广泛应用，并提供了一系列强大的功能和特性。

功能和特性SNAP-V 提供了以下功能和特性：1. 数据导入和导出：SNAP-V 支持从多种数据源导入社交网络数据，并可以将分析结果导出到不同格式的文件中，如CSV和图像文件。

2. 节点和边分析：SNAP-V 可以对社交网络中的节点和边进行各种分析，包括度中心性和紧密度等指标的计算。

3. 社区检测：SNAP-V 可以识别社交网络中的社区结构，并提供相应的统计信息和图形可视化工具。

4. 影响力分析：SNAP-V 支持对节点和边的重要性和影响力进行分析，有助于确定社交网络中的关键节点和关键连接。

5. 可视化工具：SNAP-V 提供了直观简洁的可视化工具，使用户能够更好地理解和分析社交网络的结构和动态变化。

6. 算法和模型：SNAP-V 包含了多种社交网络算法和模型，如PageRank、社交网络中心性和连通性等，可以满足不同的研究需求。

7. 可扩展性：SNAP-V 允许用户通过编程接口（API）进行扩展，以实现更复杂的网络分析和定制化需求。

使用场景SNAP-V 在以下领域有着广泛的应用：1. 社交网络分析与建模：研究者可以利用SNAP-V 分析社交网络的结构和特性，探索网络中的关键成员和关系，以及网络的动态演化。

2. 社交媒体分析：SNAP-V 可以用于分析社交媒体平台上的用户关系和信息传播，帮助营销人员和广告商了解用户行为和趋势。

3. 组织网络分析：企业可以使用SNAP-V 分析内部的组织网络，识别关键决策者和信息流动路径，优化组织的协作和沟通。

4. 社会科学研究：SNAP-V 对于社会科学领域的研究者来说，是一个有力的工具，可以帮助他们探索社会网络的结构、地位和影响。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

摘要：无线传感器网络（Ｎ）ＷＳ由于受节点特点限制，不适合采用公钥体制进行数据加密以及身份认证等。ＳＥ协议是针对ＷＳＮＰＮ特点提出的ＳＩＳＰＮ协议中的重要部分，主要负责基于可信基站的节点间会话密钥建立
以及认证。采用可证明安全模型中的ＣＫ模型下ＳＰ协议相对应的新协ＮＥ议，过两种模型下的敌手ＡＤ通Ｖ与ＵＤＶ对它们进行形式化分析，出ＳＰ协议构成了现实环境中安全通道得ＮＥ
延伸，其中Ｃ模型是可证明安全理论模型中常用的一Ｋ种。它最初思想是由ＶＳｏｐ出模拟概念来自于密．ｕ提ｈ码学中的零知识证明理论８Ｂｌｒ等将该模。１９年ｅａ９ｌｅ
拟模型改进成为模式方法口０１ａｅｉ０年Ｃｎｔ等引入不。２ｔ可区分性想，通过概率理论证明设计出了Ｃ模型Ｋ。
ｗｒ（Ｎ）ｅａｓｆｈｍｉｔｎｏａａｔｉｉｏｄｓＳＰｐｏｏｏｎｉｏｔｔａｆＰＮＳｐｏｏｋＷＳｂｃｕｅｏｅｉｔｉｆｈｒｃｅｓｃｆｏｅ．ＮＥｒｔｃｌＳｔｌａｏｃｒｔｎｉａｍｐｒｎｒｏＩｒ— ａｐｔＳ
ｉｓＡＤＶｎｅａｄＵＤＶｉｈｅｉｎｔｏｍｏｅｓｒｓｅｔｅｙＴｅｃｎｌｓｎｔａＮＥｒｔｃｌｃｎｔｕｅｓｃｒｔｗｈｃｘｓｉｄｌｅｐｃｉｌ．ｈｏｃｕｉｔＳＰｐｏｏｏｏｓｉｔｅｕｉｔｗｖｏｈｔｙ
ｔｅｌｉｈｆａｕｅｏｅｅｙｗｅ１ＩｉｈｒｅｏｅｓｎｋｙｅｔｂｉｍｅｔｎｕｈｎｉａｉｎｂｔｅｏｅｏｏｗｈｃｅｔｒｓｎｄｓｖｒｌｔＳｉｃａｇｆｓｓｉｅｓａｌｈｎｄａｔｅｔｔｅｗｅｎｎｄｓ．ｎｏｓａｃｏｂｓｄｏｒｓｅａｅｓａｉｎＴｉａｅｄｐｓＣｍｏｅｉｈｉｎｆｐｏａｌｅｕｉｄｌｔｏｓｃａｅｎｔｕｔｄｂｓｔｔ．ｈｓＰＤｒａｏｔＫｄｌｏｗｈｃＳｏｅｏｒｖｂｅｓｃｒｙｍｏｅｏｃｎｔｔｔｕｒａｎｗｒｔｃｌｘｓｅｄａｄｌｏｒｓｏｄｎｏｒａｉｄｌａｄｔｅｘｃｔｓｆｒａｎｌｓｓｂｄｅｓｒｅｐｏｏｏｉｄｉｉｅｌｅｔｎｍｏｅｒｅｐｎｉｇｔｅｌｙｍｏｅ，ｎｎｅｅｕｅｏｃｔｈｍｌａｙｉｙａｖｒａ — ａ
ＳＨＥＮｉｙＭｎｇｕ，ＸＵＥｅ．ＳｅｕｒｔｎａｙｉｆＳＮＥＰｐｒｔｏＷｉｃｉｙａｌｓｓｏｏｏｃｌｂａｓｄｏｅｎＣＫｍｏｄｅ．ＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇ１ｅｉｅｉ
ａｄＡｐｉａｉｎ，０２４（５：１ —２．ｎｐｌｔｓ２１，８２）１８１１ｃｏ
的结论。
关键词：ＮＰＳＥ协议；Ｋ模型；手；全通道Ｃ敌安文章编号：０２８３（０２２ —１８０文献标识码：中图分类号：Ｐ９１０ —３１２１）５０１—４ＡＴ３３
ｌ引言可证明安全理论是安全协议的形式化分析方法的
１８１
２１，８２）０２４（５
ＣｍｕｒｎｉｅｉａｄｐｌａｏｓｏｐｔＥｇｎｒｇｎＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅｅｎｃｉ
基于ＣＫ模型ＳＥＮＰ安全分析
沈明玉，薛伟
ＳＨＥＮｉｇｕ，ＭｎｙＸＵＥｅＷｉ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＤａａｅｃｙｔｎａｄａｌｅｔａｉｎｂｓｄｏｕｌｅｙｔｍｒｏｕｔｂｅｆｒＷｉｅｅｓＳｎｏｔｔｎｒｐｉｎｌｈｎｉｔａｅｎｐｂｉｋｙｓｓｅａｅｎｔｉｌｏｒｌｓｅｓｒｏｔｃｏｃｓａＮｅ —
ｃａｎｌｎｒａｉｎｉｎｎａｅｎｏｔｉｅ．ｈｎｅｌｅｖｒｍｅｔｓｅｂａｎｄｉｅｔｙｏｈｂＫｅｒｓＳｙｗｏｄ：ＮＥＰｐｏｏｏ；ｒｔｃｌＣＫｄｌａｖｒａｙｓｃｒｔｈｎｅｍｏｅ；ｄｅｓｒ；ｅｕｉｃａｎｌｙ
合肥工业大学计算机与信息学院，合肥２００３０９
ＳｈｏｆｍｐｔｒｎｆｒｔｎＨｅｅｉｅｓｔｆｅｈｏｏｙＨｅｅ３０９ＣｈｎｃｏｌｏＣｏｕｅｄＩｏｍａｉ，ｆｉａｎｏＵｎｖｒｉｏｃｎｌｇ，ｆｉ００，ｉａｙＴ２