7、抗篡改、感知应用的恶意网络连接阻断技术

VMwall:虚拟机自省下的恶意连接阻断技术

抗篡改、感知应用的恶意网络连接阻断技术

1. 引言

在计算机系统的安全防护体系中,防火墙扮演着至关重要的角色。应用级防火墙作为其中的重要组成部分,能够基于发送或接收网络流量的进程来过滤数据包,帮助检测并阻止诸如僵尸程序、蠕虫、后门、广告软件和间谍软件等恶意进程。与网络级或主机级防火墙通过端口和 IP 地址进行粗粒度过滤不同,应用级防火墙凭借对系统的全面了解,实现了细粒度的流量过滤。

然而,传统应用级防火墙存在明显缺陷。其架构通常将数据包信息从内核级网络接口传递到与恶意软件共存的用户级防火墙进程,这使得防火墙极易受到恶意软件的直接攻击。攻击者可以通过操纵内核模块或停止特定服务来禁用防火墙,一旦防火墙失效,所有网络流量将不受管控,恶意软件便可随意收发数据。

为解决这一问题,有设计尝试将防火墙与易受攻击的系统隔离,利用虚拟机构建在受攻击操作系统之外运行的防火墙设备。但这类防火墙舍弃了应用级知识,仅通过 IP 地址和端口号进行粗粒度过滤,攻击者可轻松绕过。

在此背景下,VMwall 应运而生。它结合了应用级防火墙的进程知识和传统独立防火墙的隔离特性,使用 Xen 虚拟机管理程序提供对恶意软件的防护,并通过虚拟机自省(VMI)技术将 TCP 或 UDP 流量与进程信息关联起来。实验表明,VMwall 能成功阻断针对 Linux 系统的多种真实攻击,同时允许所有合法网络流量,且性能表现出色,对网络连接的延迟影响极小。

2. 相关工作

2.1 传统主机防火墙

早期研究推动了传统主机防火墙的发展。Mogul 等人开发了用于 UNIX 的内核驻留数据包过滤器,为用户进程选择合法数据包提供了灵活性;Venema

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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