【摘 要】
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考虑到当前网络安全存储算法普遍存在的防御策略集收敛性不足,抗攻击性能差的难题,提出了一种基于攻防混沌度边界预警机制的网络安全存储算法。根据网络供给侧进行混沌度边界
【机 构】
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安徽文达信息工程学院电子工程学院,安徽城市管理职业学院信息工程系
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A650).
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考虑到当前网络安全存储算法普遍存在的防御策略集收敛性不足,抗攻击性能差的难题,提出了一种基于攻防混沌度边界预警机制的网络安全存储算法。根据网络供给侧进行混沌度边界建模(网络供给侧-需求侧边界预警模型),提高安全边界对攻击集合的匹配程度,增强防御资源的合理利用;随后,基于防御资源需要动态攻击集合的问题,引入马尔科夫边界攻击者集合收敛机制,实现对最高强度-次高强度攻击行为的两次预警,有效提升网络安全防御的纳什均衡解,进一步降低了防御成本,从而提高了网络的安全存储性能。仿真实验表明,相比于当前网络安全存储领域使
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