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1. 基于仿生学原理的云资源自主监控系统设计与实现

孙鹏, 许瀚, 陈晶晶, 曹旭东

计算机应用 2016, 36 (7): 2051-2055. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.2051

摘要（368）

PDF （811KB）（280）

为了解决现有监控系统因主控节点功能太过集中而导致某些时刻网络流量过大、系统扩展性差和无法及时应对节点失效的问题，提出了一种基于仿生自主神经系统（BANS）的新型云资源监控系统。首先，系统中引入了多级存储、分批上报的机制，将需要上报的监控信息分批次分时段上传汇总，使得在任何单一时刻系统内不会产生过大的流量和负载，保证了系统的稳定性；其次，系统中加入了类动态主机配置协议（DHCP）的主动发现机制以及定期轮询策略，使得系统在处理新节点加入，节点故障问题时，获得了类似仿生自主神经系统一样的自组织、自修复能力。实验结果表明，基于BANS的云资源监控系统实现了自组织与自修复的功能，并且可以有效降低系统内的通信流量，某些单一时刻能将流量降低到仅有原来的三分之一。

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2. 基于网络欺骗的操作系统抗识别模型

曹旭, 费金龙, 祝跃飞

计算机应用 2016, 36 (3): 661-664. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.661

摘要（607）

PDF （767KB）（415）

针对传统主机操作系统抗识别技术整体防御能力不足的问题,提出一种基于网络欺骗的操作系统抗识别模型(NDAF)。首先,介绍模型的基本工作原理,由网络内的欺骗服务器制定欺骗指纹模板,各主机根据欺骗模板动态改变自己的协议栈指纹特征,实现对攻击者操作系统识别过程的欺骗;其次,给出一种信任管理机制,依据威胁大小不同,有选择地对外部主机开展欺骗。实验测试表明,NDAF会给其网络通信带来一定的影响,但所产生的额外开销相对稳定,约为11%~15%,与典型的操作系统抗识别工具OSfuscate和IPmorph相比,NDAF操作系统抗识别能力较强。所提模型通过网络的一体化、欺骗性防御,能够有效提高目标网络防御水平。

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