面向医院SDN的网络安全研究
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引用本文:郭天伟1?覮,杨海东2.面向医院SDN的网络安全研究[J].计算技术与自动化,2020,(4):180-188
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作者单位
郭天伟1?覮,杨海东2 (1. 淮安市第二人民医院 信息统计中心江苏 淮安 223001 2. 淮阴师范学院 计算机科学与技术学院江苏 淮安 223001) 
中文摘要:针对广泛应用于医院的软件定义网络(SDN)难以应对内部网络威胁的问题,设计了一种基于贝叶斯推理的信任管理机制来识别网络内部可能存在的恶意设备。该机制主要是利用贝叶斯推理方法推导出恶意攻击数据包的发送概率从而实现对网络内部设备的信任管理。通过仿真环境和真实网络环境下的实验证明了该方法可以比类似的方法更快地降低恶意设备的信任值。
中文关键词:入侵检测  软件定义网络  医疗网络  贝叶斯推理
 
Network Security Research for Hospital SDN
Abstract:A software-defined network (SDN) widely used in hospitals is difficult to deal with internal network threats. A Bayesian-based trust management mechanism is designed to identify possible malicious devices inside the network. The mechanism mainly uses the Bayesian inference method to derive the probability of sending malicious attack packets to realize the trust management of the internal devices of the network. Experiments in the simulation environment and the real network environment prove that the method can reduce the trust value of malicious devices faster than similar methods..
keywords:intrusion detection  software-defined network  medical network  Bayesian inference
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