49、云存储环境下的DDoS检测与高效加密访问控制方案

云存储环境下的DDoS检测与高效加密访问控制方案

1. DDoS攻击检测

黑客常使用大量相似数据包进行DDoS攻击。研究基于此假设,将算法应用于7.7 DDoS数据集验证发现,与正常流量不同,DDoS攻击的有效负载相关性系数较高。利用有效负载相关性来判断连续有效负载中的DDoS攻击,不仅能提高识别准确性,还能减少调查量。

2. 云存储安全背景

随着云计算的普及,众多企业用户将机密信息存储在云服务器中,因此云计算的数据安全问题尤为重要。云存储服务提供商需为用户提供高效的加密系统和访问控制方案。

3. 云存储相关技术概述
  • 云计算 :是一种大规模分布式计算范式,提供了如Google Gmail、Amazon EC2等便捷服务。云服务提供商应满足数据加密、密钥管理、身份认证和访问控制等安全要求。
  • 密钥管理
    • 以往研究中,基于椭圆曲线密码系统的双线性映射在身份基密钥管理系统中广泛应用。Boneh和Franklin提出了基于双线性映射的身份基加密安全模型和构建方法,但该方法在大型网络中效率不高。
    • 后来有研究者提出了分层概念,如Jeremy Horwitz引入两级分层ID基加密(HIDE),Gentry和Silverberg提出了实用方案。
    • 还有Hongwei Li等人提出了云计算的身份基分层模型(IBHMCC),Liang Yan等人采用联合身份管理结合分层身份基密码学(HIBC),但这些方案存在无法抵御重放攻击、未考虑下层PKG故障时的密钥再生问题等不足。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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