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摘要：

金屬交易通過網(wǎng)絡(luò)平臺進行，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失和資產(chǎn)流失，提出一種基于攻擊檢測的金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御模型。首先分析了金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御機制，進行網(wǎng)絡(luò)攻擊的數(shù)據(jù)信息特征提取，通過時頻分析方法進行攻擊檢測，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全防御和主動檢測。仿真結(jié)果表明，采用該模型進行網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測，對病毒和攻擊數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確檢測概率較高，虛警概率較低，提高了網(wǎng)絡(luò)安全性能。

關(guān)鍵詞：

網(wǎng)絡(luò)安全；攻擊檢測；時頻分析

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在金屬交易平臺中的應(yīng)用，許多交易處理都是通過網(wǎng)絡(luò)平臺實施，對金屬交易網(wǎng)絡(luò)平臺的安全評估和安全防御成為保障交易雙方和用戶的信息和資源安全的重要保障。網(wǎng)絡(luò)攻擊者通過竊取金屬交易網(wǎng)絡(luò)平臺中的數(shù)據(jù)信息，進行數(shù)據(jù)纂改，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊的目的。需要對金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御模型進行優(yōu)化設(shè)計，提高網(wǎng)絡(luò)安全性能[1]。當(dāng)前，對網(wǎng)絡(luò)攻擊信號的特征提取和檢測算法主要有基于時頻分析的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測算法、采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的攻擊檢測方法、基于小波分析的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測算法和基于譜特征提取的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測算法等[2,3]，上述方法通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)攻擊信號的特征提取模型，然后進行時頻特征、小波包分解特征和高階譜特征等，實現(xiàn)對信號的檢測和參量估計，達到網(wǎng)絡(luò)攻擊攔截的目的。但是，上述方法在進行網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測中，存在計算量大，性能不好的問題。對此提出一種基于攻擊檢測的金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御模型，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全防御和主動檢測。

1金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御機制與模型構(gòu)建

首先分析金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御機制，金屬交易網(wǎng)絡(luò)在遭到病毒入侵和網(wǎng)絡(luò)攻擊是，主要是通過下面幾個方面進行網(wǎng)絡(luò)安全防御的：Web瀏覽器。主要包括金屬交易網(wǎng)絡(luò)用戶的操作界面和金屬交易網(wǎng)絡(luò)顯示界面。金屬交易網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、圖表均以網(wǎng)頁的形式傳給客戶端瀏覽器進行瀏覽。金屬交易網(wǎng)絡(luò)的安全認(rèn)證中心。當(dāng)用戶登錄時，在客戶端和Web服務(wù)器之間建立SSL安全套接層，所有信息在SSL的加密通道中傳輸，防止在傳輸過程中的機密信息被竊取。用戶身份認(rèn)證Web服務(wù)。主要用于金屬交易網(wǎng)絡(luò)的資金結(jié)算和信息加中，TokenID包括用戶登錄時間、IP地址、隨機數(shù)，采用MD5進行加密方式。金屬交易網(wǎng)絡(luò)的Web服務(wù)。為金屬交易網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供的各種服務(wù)，每次調(diào)Webservices時，均需要對相關(guān)權(quán)限進行檢驗，提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全性。綜上分析，得到金屬交易網(wǎng)絡(luò)的角色等級關(guān)系示意圖如圖1所示。

2網(wǎng)絡(luò)攻擊信息特征提取與攻擊檢測算法設(shè)計

根據(jù)上述描述的金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御機制，采用攻擊檢測方法進行網(wǎng)絡(luò)安全檢測和防御。

3仿真實驗與結(jié)果分析

為了測試本文算法在實現(xiàn)金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御和攻擊檢測中的性能，進行仿真實驗。實驗中，采用Hash表構(gòu)建金屬交易網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)攻擊信號波形，Hash表的訪問速率與鏈路速率相匹配，金屬交易網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)采用的是KDDCup2015病毒數(shù)據(jù)庫，交易網(wǎng)絡(luò)攻擊的相位信息系數(shù)μ0=0.001，θ2=0.45π，攻擊的相位信息初始值選為θ1=-0.3π，即1024Hz。根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進行網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測，得到檢測到的網(wǎng)絡(luò)攻擊信號波形如圖2所示。對上述攻擊信號通過時頻分析方法進行特征提取，實現(xiàn)攻擊檢測，達到網(wǎng)絡(luò)安全防御的目的，為了對比性能，采用本文方法和傳統(tǒng)方法，以準(zhǔn)確檢測概率為測試指標(biāo)，得到結(jié)果如圖3所示。從圖可見，采用本文方法進行網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測，準(zhǔn)確檢測概率較高，性能較好。

4結(jié)語

本文提出一種基于攻擊檢測的金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御模型。首先分析了金屬交易網(wǎng)絡(luò)安全防御機制，進行網(wǎng)絡(luò)攻擊的數(shù)據(jù)信息特征提取，通過時頻分析方法進行攻擊檢測，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全防御和主動檢測。仿真結(jié)果表明，采用該模型進行網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測，對病毒和攻擊數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確檢測概率較高，虛警概率較低，提高了網(wǎng)絡(luò)安全性能。

參考文獻

[1]張海山.基于云存儲視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究[J].電子設(shè)計工程,2015,(10):169.

[2]劉桂辛.改進的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法[J].電子設(shè)計工程,2016,(02):48-51.

[3]陸興華,陳平華.基于定量遞歸聯(lián)合熵特征重構(gòu)的緩沖區(qū)流量預(yù)測算法[J].計算機科學(xué),2015,42(4):68-71.

作者：瞿朝成 祁建宏  單位：蘭州城市學(xué)院 信息工程學(xué)院