姚垚
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国科学院战略性先导科技专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- DNSSEC域名解析的形式化描述及量化分析研究
- 2012年
- DNSSEC将公钥体系引入DNS,实现了对数据的完整性、数据来源等验证,有效地保护了域名服务体系的安全.采用扩展的有限自动机对DNSSEC域名解析过程进行了形式化描述,引入DNSKEY,DS,NSEC3信任关系来刻画信任链建立中的信任传递过程.在此基础上,提出了DNSSEC域名解析的量化分析方法,并评估了影响其解析成功率的主要因素.分析发现,DNSSEC解析成功率与递归服务器的响应率基本呈线性关系,而信任链的长度对解析成功率的影响有限,为了保持较高的解析成功率,每级的权威服务器应部署3台以上,DNSSEC请求过程的成功率和DNSSEC验证过程中对特定资源的请求成功率应达到60%以上.上述结论对于深入分析DNSSEC解析成功率的制约因素,对DNSSEC的部署等均有重要的参考价值.
- 王勇云晓春王勇云晓春
- 关键词：形式化描述
- 基于机器学习的SSH应用分类研究被引量：2
- 2012年
- SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用基于流量统计特征的方法对其进行识别,且多是采用有监督的机器学习方法.通过对无监督机器学习方法与有监督机器学习方法的对比,比较了C4.5,SVM,BayesNet,K-means,EM这5种机器学习方法对SSH应用的分类效果,证实了通过机器学习方法来识别SSH应用是可行的.实验结果显示无监督的K-means方法具有最好的分类效果,对SSH隧道中的HTTP应用的识别准确率最高,达到了99%以上.
- 孟姣王丽宏熊刚姚垚
