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公开(公告)号:CN106612287B
公开(公告)日:2019-05-07
申请号:CN201710018243.1
申请日:2017-01-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种云存储系统的持续性攻击的检测方法,涉及计算机存储与信息安全。提供不需预知具体的高级持续性攻击模型,采用强化学习方法,可实现最优的设备扫描时间间隔,可抑制攻击者的攻击动机,降低攻击频率,提高云存储的数据隐私性能的一种云存储系统的持续性攻击的检测方法。提出一种云存储系统的高级持续性攻击的检测方法。在未知具体的高级持续性攻击模型情况下,通过强化学习使得防御系统能够根据高级持续性攻击在云存储设备的攻击时间间隔和持续时间等信息,设计可适应动态网络和攻击模式的检测方案。可抑制攻击者的攻击动机,降低攻击频率,提高云存储的数据隐私性能。
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公开(公告)号:CN106612287A
公开(公告)日:2017-05-03
申请号:CN201710018243.1
申请日:2017-01-10
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: H04L63/1408 , H04L63/1441 , H04L67/1097
Abstract: 一种云存储系统的持续性攻击的检测方法,涉及计算机存储与信息安全。提供不需预知具体的高级持续性攻击模型,采用强化学习方法,可实现最优的设备扫描时间间隔,可抑制攻击者的攻击动机,降低攻击频率,提高云存储的数据隐私性能的一种云存储系统的持续性攻击的检测方法。提出一种云存储系统的高级持续性攻击的检测方法。在未知具体的高级持续性攻击模型情况下,通过强化学习使得防御系统能够根据高级持续性攻击在云存储设备的攻击时间间隔和持续时间等信息,设计可适应动态网络和攻击模式的检测方案。可抑制攻击者的攻击动机,降低攻击频率,提高云存储的数据隐私性能。
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