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J-GLOBAL ID：201702262126249964   整理番号：17A1880361

無線ネットワーク情報における攻撃信号経路認識シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Electric Power Information Network Attack Path Prediction Method to Improve the Simulation

著者 (3件)： He Gaofeng (全球能源互聯网研究院管理科学与工程学院,江蘇南京,210003) ,  Ma Yuanyuan (全球能源互聯网研究院管理科学与工程学院,江蘇南京,210003) ,  Zhang Bo (全球能源互聯网研究院管理科学与工程学院,江蘇南京,210003)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 6  ページ： 290-293  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無線ネットワークの情報における攻撃信号経路を正確に認識することは,無線ネットワークのセキュリティ性能を改善することができる。攻撃信号経路の認識を行うとき,攻撃信号経路の脆弱性を計算し,ネットワーク攻撃経路認識の時系列サンプル集合を獲得し,異なる脆弱性のサンプル集合に対して訓練を行い,経路識別を完成させ,従来の方法は攻撃グラフモデルを構築することにより,ネットワーク信号攻撃経路を識別する。攻撃信号の経路の脆弱性を計算することができないため、訓練を行うことができないため、ルート識別の制限性が大きく、効率が低いという問題がある。本論文は,攻撃グラフを改良するために,無線ネットワーク情報における攻撃信号経路最適化のための新しい方法を提案した。まず第一に,グラフ理論に基づいて,攻撃グラフを再構築して,脆弱性因子の概念を改良攻撃グラフに導入して,改良攻撃グラフの各攻撃経路の脆弱性を計算し,次に,スライディングウィンドウを用いてネットワーク攻撃経路認識の時系列サンプル集合を構築した。Ada Boosting法を用いて異なる脆弱性のサンプル集合に対して訓練を行い、訓練結果を利用して無線ネットワーク攻撃経路識別回帰行列を獲得し、最後に無線ネットワーク情報における攻撃信号経路識別を完成させた。シミュレーション結果により,提案した方法は,高い認識精度を有し,無線ネットワークの安定運転を効果的に保証することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グラフ理論 ,  セキュリティ ,  再構成 ,  *ネットワーク ,  *シミュレーション
準シソーラス用語： 認識精度 ,  スライディングウィンドウ ,  経路最適化 ,  グラフモデル ,  脆弱性 ,  *無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Wireless information network ,  Attack path ,  Recognition method

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線ネットワーク ,  攻撃 ,  経路 ,  シミュレーション