5、云系统安全与DDoS检测技术解析

云系统安全与DDoS检测技术解析

1 云系统安全基础

在云系统安全领域,有多种技术和方法用于保障系统的安全性。其中,基于Dempster - Shafer理论的方法可对数据进行分析和转换,将其转化为真、假或(真,假)的基本概率分配(bpa)。通过Dempster - Shafer的组合规则分析计算出的bpa,能提高真阳性率并大幅降低假阳性警报率。

1.1 不同类型的入侵检测系统

云系统中有多种类型的入侵检测系统(IDS),每种都有其独特的优势和局限性,具体如下表所示:
| IDS 技术 | 优势 | 局限性 |
| — | — | — |
| 基于网络的 IDS | 1. 能够同时监控多个系统;2. 仅部署在底层网络 | 1. 无法检测加密网络流量中的入侵;2. 难以检测虚拟网络中的入侵;3. 仅能检测外部入侵 |
| 基于主机的 IDS | 无需外部硬件 | 1. 仅监控其部署和设置的主机上的攻击;2. 安装在每个网络主机上成本较高 |
| 分布式 IDS | 结合了基于网络和基于主机的 IDS 的优点 | 1. 中央服务器可能过载且难以管理;2. 计算和通信成本高 |
| 基于虚拟机管理程序的 IDS | 用户能够检查和探索不同虚拟机、虚拟机管理程序之间或虚拟机与虚拟机管理程序之间的通信 | 较新且难以理解 |

基于虚拟机管理程序的入侵检测系统运行在虚拟机管理程序级别,它可以在虚拟网络上工作,允许用户监控和分析虚拟机管理程序内、不同虚拟机之间以及虚拟机与虚拟机管理程序之间的所有通信。例如,基于虚拟机自省的 IDS 就是这类系统的一个例子。

2 特定 DDoS 检测技术分析

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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