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蜜网

蜜网的相关文献在2004年到2022年内共计250篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、教育 等领域,其中期刊论文184篇、会议论文7篇、专利文献119176篇;相关期刊123种,包括赤峰学院学报(自然科学版)、信息安全与通信保密、电脑知识与技术等; 相关会议7种,包括2007全国理论计算机科学学术年会、2005全国网络与信息安全技术研讨会、2005中国计算机大会等;蜜网的相关文献由486位作者贡献,包括诸葛建伟、吴建亮、胡鹏等。

蜜网—发文量

期刊论文>

论文:184 占比:0.15%

会议论文>

论文:7 占比:0.01%

专利文献>

论文:119176 占比:99.84%

总计:119367篇

蜜网—发文趋势图

蜜网

-研究学者

  • 诸葛建伟
  • 吴建亮
  • 胡鹏
  • 姚羽
  • 韩心慧
  • 盛川
  • 邹维
  • 叶志远
  • 黄皓
  • 刘莹
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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    • 袁强
    • 摘要: 随着网络攻击水平的提升,网络防御方在利用入侵检测、防火墙等传统手段保护网络和数据资源时,难以有效感知攻击方的意图和方法。蜜罐和蜜网作为主动安全防御技术,针对大规模网络面临的普遍性威胁能够实施有效地诱骗、捕获与分析。通过部署蜜网开展主动式网络安全监测,以诱饵吸引攻击者,全面掌握攻击行为,推测攻击意图,分析攻击机理,为处置、溯源提供依据,有效提升了网络安全应急响应能力。
    • 路祥雨; 伊鹏; 卜佑军; 陈博; 王亮
    • 摘要: 蜜网作为一种重要的主动防御机制,对增强网络的防护能力有重要意义。但传统蜜网存在配置单一、拓扑固定、伪装能力差等自我隐藏机制不完备、不智能的缺陷。提出一种网络欺骗机制,通过IP地址跳变、针对性配置蜜罐等手段,显著提高了攻击者攻击的难度并增强了蜜网获取攻击信息的能力。同时,利用SDN可编程的特点与灵活的控制机制,使用mininet仿真实验平台搭建了基于网络欺骗机制的SDN蜜网,并通过博弈论证明所提蜜网的有效性。实验结果证明,基于网络欺骗机制的SDN蜜网能够在不降低服务质量的同时有效欺骗攻击者。
    • 苏祥
    • 摘要: 蜜罐技术的出现使网络防御战由被动转向主动,企业借助该技术能够及时发现系统漏洞。基于此,笔者首先介绍了蜜罐技术的基本概念、发展、部署和工作方式,其次对该技术涉及的欺骗技术、数据捕获技术、数据控制技术和蜜网技术进行分析,最后探讨了蜜罐技术在企业中的应用,以期为相关研究提供借鉴。
    • 叶雯; 李兰友
    • 摘要: 面对复杂的网络“,防控治”三相结合又便于操作的蜜网技术是一种非常有效的网络攻击对抗机制,它本身用来模拟易受攻击的计算机网络。基于数学建模的思想,在无标度网络中建立了一种蜜网效能评估动态模型,并通过仿真实验,研究了无标度网络中具象蜜网与常规服务器在数量、性能上的比较与联系,为后续的蜜网研究提供借鉴,也为大环境中的网络安全研究做出铺垫。
    • 陈嘉炜; 杨黎斌; 周放
    • 摘要: 本文根据工业互联网的运行特点,提出了一种基于蜜网的工业互联网安全检测评估方法。该方法对于满足工业企业保障网络安全的需求,构建有效的工业互联网安全防护体系具有一定的借鉴意义。
    • 张锐
    • 摘要: 经过多年的发展,欺骗技术已不再单纯是安全研究人员的实验室工具,它同其他技术相结合,将在实现主动防御过程中发挥更大的作用。那么在2021年欺骗技术将会有哪些发展呢?如果要问网络安全专业人员他们眼中的欺骗技术是什么,很多人可能会谈及蜜罐(Honeypots)或蜜网(Honey nets)。这是正确的,但又有些过时了。现在人们对欺骗技术的误解很多,很多人其实并不真正了解它,有些人认为欺骗技术很复杂,而用例有限,并且仅限于安全研究人员使用。
    • 陈汝聪; 张华熊
    • 摘要: 针对蜜网系统易被攻击者通过时延特征进行识别的问题,提出一种基于集成学习的业务网络时延模拟算法.该方法首先采集业务服务所在局域网内的网络流量和时延信息,经数据预处理后,得到数据集.其次,基于Stacking集成学习方法,以随机森林为元学习器,将Boosting簇三种模型作为初级学习器进行预测,预测结果经融合后作为时延预测的基准值.接着,以分段回归树为模型预测时延抖动特征.最后,将时延基准和抖动特征叠加,得到符合局域网时延抖动特性的综合时延模型,基于该模型实现蜜网系统时延模拟,从而降低被攻击者识别概率.最终实验结果表明,与GBDT、XGBoost和CatBoost算法相比,本文方法预测结果在MSE(Mean Square Error,均方误差)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)上分别提升了35.5%和21.3%,在细节方面有较强表达能力.
    • 陈汝聪; 张华熊
    • 摘要: 针对蜜网系统易被攻击者通过时延特征进行识别的问题,提出一种基于集成学习的业务网络时延模拟算法。该方法首先采集业务服务所在局域网内的网络流量和时延信息,经数据预处理后,得到数据集。其次,基于Stacking集成学习方法,以随机森林为元学习器,将Boosting簇三种模型作为初级学习器进行预测,预测结果经融合后作为时延预测的基准值。接着,以分段回归树为模型预测时延抖动特征。最后,将时延基准和抖动特征叠加,得到符合局域网时延抖动特性的综合时延模型,基于该模型实现蜜网系统时延模拟,从而降低被攻击者识别概率。最终实验结果表明,与GBDT、XGBoost和CatBoost算法相比,本文方法预测结果在MSE(Mean Square Error,均方误差)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)上分别提升了35.5%和21.3%,在细节方面有较强表达能力。
    • 石乐义; 李阳; 马猛飞
    • 摘要: 蜜罐技术是网络防御中的陷阱技术,它通过吸引诱骗攻击者并记录其攻击行为,从而研究学习敌手的攻击目的和攻击手段,保护真实服务资源.然而,传统蜜罐技术存在着静态配置、固定部署等先天不足,极易被攻击者识别绕过而失去诱骗价值.因此,如何提高蜜罐的动态性与诱骗性成为蜜罐领域的关键问题.该文对近年来国内外蜜罐领域研究成果进行了梳理,首先总结了蜜罐发展历史,随后以蜜罐关键技术为核心,对执行过程、部署方式、反识别思想、博弈理论基础进行了分析;最后,对近年来不同蜜罐防御成果分类叙述,并对蜜罐技术发展趋势进行了分析陈述,针对潜在安全威胁,展望新兴领域防御应用.
    • 陈利跃; 倪阳旦; 孔晓昀; 周升; 黄慧; 郑星
    • 摘要: 在移动网络环境下,因各移动蜜罐资源有限、攻击注入手段灵活多变,需要动态部署蜜网以协同地检测攻击行为特征.然而现有蜜网易遭受特征识别攻击、网内恶意流量肆意传播、不能跨蜜罐迁移连接.为此,基于软件定义网络(software defined networking,SDN)技术,设计了一种智能协同蜜网(intelligent and collaborative Honeynet,ic-Honeynet)系统.它由逆向连接代理模块和蜜网控制器组成,它的优势在于逐一克服了上述3个缺陷.最后,搭建了一个ic-Honeynet实验环境,并验证了该系统的有效性.实验结果表明:该系统吞吐量近乎线速,高达8.23 Gbit/s;响应时延额外增加很小,仅在0.5~1.2 ms区间变化;连接处理能力也很强,可高达1 473个连接/s.
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