56、后台办公网络的有效异常检测

后台办公网络的有效异常检测

1. 后台办公网络与威胁模型

后台办公应用用于控制组织的活动,且不直接与终端用户交互。后台办公网络由使用此类应用进行通信的主机组成,通信通常局限于组织内部网络,排除互联网流量。

后台办公网络可能包含高价值信息,如财务数据或知识产权。针对这些网络的定向攻击可能旨在窃取信息或破坏业务流程,会造成重大经济损失。

在实验中,主要关注服务器消息块(SMB)和微软远程过程调用(MS - RPC)及其子协议,基于文本的协议(如HTTP)或加密协议(如SSH)不在研究范围内。

威胁模型
- 受保护资产 :包括网络主机(如工作站和文件服务器)以及敏感数据的完整性和机密性。
- 攻击者能力 :能够在不被发现的情况下控制网络中的暴露主机,以此为据点向其他主机发送恶意消息。
- 攻击类型
- 网络漏洞利用攻击 :利用软件漏洞(如缓冲区溢出)导致系统出现非预期行为,通常会造成全局异常。重点关注用户到根(U2R)和远程到本地(R2L)攻击,攻击者可借此控制主机并提升权限。
- 内部人员滥用攻击 :在系统层面看似“合法”,但滥用现有用户权限,如恶意访问文件(读取其他用户的敏感文件或修改重要系统文件),会造成上下文异常。

由于这两种攻击在评估数据集、相关属性集和异常类型上存在差异,因此分别进行检测实验。

2. 特征选择与入侵检测
【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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