基于免疫的网络环境威胁变化感知与动态风险控制技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61572334
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    67.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0205.网络与系统安全
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Due to the lack of real-time quantitative perception method for the variation of the network environment threat, the current defense strategies for network security are mostly established based on historical experiences, without timely and accurate awareness to the network environment threat variation, thus having a more passivity and blindness, and a poor adaptability. To solve this problem, the key is that how to find a way to solve the problem of real-time quantitative perception for network environment threat variation, as well as the problem of dynamic security risk control. Inspired by the human immune mechanism that the antibody concentration synchronizes its variations with the invading virus, as well as the one that the human body temperature risk warning, this project carried out a series of exploration and innovation in the field of network environment threat perception and risk control, including an immune based network environment threat adaptive detection, the threat variation real-time quantitative perception, as well as a network environment threat variation based method for dynamic security risk control, etc, having ingeniously, where the classical difficult technical problem of the network environment threat variation real-time quantitative perception is solved, meanwhile, the problem that how to targeted defense for network security based on the threat variation of network environment, which feazing the network security experts in the world for many years, is thus overcome, therefore, providing direct technical support for establishing a new generation of active network security defense system.
由于缺乏实时定量的网络环境威胁变化感知手段,国内外现有网络安全系统防御策略的制定主要基于历史经验,对当前系统面临的威胁变化缺乏及时准确的了解,因此具有较大的盲目性和被动性,适应能力差。该问题的解决,其中的关键是网络环境威胁变化实时定量感知与动态风险控制问题。本项目创造性地将免疫系统“抗体浓度随入侵病毒同步动态演化”、以及“人体体温风险预警”等机制引入到网络安全的研究中,在网络环境威胁感知和风险控制方面进行了一系列探索和创新,包括基于免疫的网络环境威胁自适应发现、基于免疫的网络环境威胁变化实时定量感知、基于网络环境威胁变化的网络动态风险控制方法等,构思巧妙,探索解决传统方法无法实现“网络环境威胁变化实时定量感知”这一经典技术难题,并据此进一步攻克“如何针对当前网络环境威胁变化进行有针对性的防御”这一长期困扰业界的技术困难,为构建新一代积极主动的网络安全防御系统提供直接的技术支持。

结项摘要

由于缺乏实时定量的网络环境威胁变化感知手段,国内外现有网络安全系统防御策略的制定主要基于历史经验,对当前系统面临的威胁变化缺乏及时准确的了解,因此具有较大的盲目性和被动性,适应能力差。该问题的解决,其中的关键是网络环境威胁变化实时定量感知与动态风险控制问题。本项目创造性地将免疫系统“抗体浓度随入侵病毒同步动态演化”、以及“人体体温风险预警”等机制引入到网络安全的研究中,在网络环境威胁感知和风险控制方面进行了一系列探索和创新,包括基于免疫的网络环境威胁自适应发现、基于免疫的网络环境威胁变化实时定量感知、基于网络环境威胁变化的网络动态风险控制方法等,构思巧妙,探索解决传统方法无法实现“网络环境威胁变化实时定量感知”这一经典技术难题,并据此进一步攻克“如何针对当前网络环境威胁变化进行有针对性的防御”这一长期困扰业界的技术困难,为构建新一代积极主动的网络安全防御系统提供直接的技术支持。. 相关成果在IEEE Transactions on Industrial Informatics、Information Sciences、《中国科学》等国内外重要刊物发表论文73篇,其中被SCI收录16篇,EI收录8篇。申请国家发明专利共6项。研发了基于免疫的网络环境威胁感知与动态风险控制系统,并在国内推广应用。获得四川省科技进步一等奖1次。

项目成果

期刊论文数量(58)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(15)
专利数量(6)
一种云环境下多目标优化虚拟机调度算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    数据通信
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈佳;刘晓洁
  • 通讯作者:
    刘晓洁
Local feature selection based on artificial immune system for classification
基于人工免疫系统的局部特征选择进行分类
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2019.105989
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Wang Y;Li T
  • 通讯作者:
    Li T
一种基于Apache的CSRF防御模块的实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    网络安全技术与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王马龙;刘健
  • 通讯作者:
    刘健
An Improved Negative Selection Algorithm Based on Subspace Density Seeking
一种改进的基于子空间密度寻求的负选择算法
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2723621
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhengjun Liu;Tao Li;Jin Yang
  • 通讯作者:
    Jin Yang
Parameter analysis of negative selection algorithm
负选择算法参数分析
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2017.08.062
  • 发表时间:
    2017-12
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Wen Chen;Tao Li
  • 通讯作者:
    Tao Li

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其他文献

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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蔡卫民

其他文献

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相似国自然基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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