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题名5G网络安全威胁发现及解决方法综述
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作者
王瀚洲
周洺宇
刘建伟
蔡林沁
李东禹
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机构
天目山实验室
北京航空航天大学网络空间安全学院
重庆邮电大学自动化学院
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出处
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第4期340-346,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2700200)
国家自然科学基金项目(U21B2021,61972018,61932014)
+1 种基金
天目山青年科学家基金项目(TK-2023-C-020)
工业物联网与网络化控制教育部重点实验室基金项目(2022FF04)
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文摘
发现及解决5G网络安全威胁是保障5G网络的稳定运行和用户数据安全的重要手段.通过概述5G网络的新特征,分析了5G网络所面临的独特安全挑战,系统地探讨了5G安全威胁发现方法,从功能架构的角度对5G安全威胁进行分类,概述了安全威胁的解决方法与处置措施,并展望相关技术对未来5G安全威胁发现及解决的影响,旨在为研究人员和实践者提供一个5G安全威胁发现与解决方法的参考框架.
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关键词
5G安全挑战
威胁检测方法
安全威胁分类
威胁处置措施
最佳安全实践
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Keywords
5G security challenges
threat detection methods
security threat classification
threat disposal measures
best security practices
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于机器学习的网络异常检测及安全威胁等级预测研究
被引量：6
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作者
瞿迪庆
吕齐
杨怀仁
余侃
吴哲翔
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机构
国家电网金华供电公司
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出处
《电脑知识与技术》
2021年第34期10-12,18,共4页
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基金
国家自然科学基金(项目编号:6210022350)
浙江省哲学社会科学规划重点项目(项目编号:22NDJC009Z)。
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文摘
互联网的飞速发展给人们的生活带来便利的同时,也给网络攻击者提供了良好的环境。网络安全问题不仅关乎民生,也关乎国家安全,因此,网络安全问题引起了中央高度重视。为此,学者们提出了很多应对网络安全攻击和网络异常检测的方法,其中机器学习算法占据重要地位。该文采用多种机器学习方法,首先对数据集KDD99进行网络异常检测,并预测其攻击类型,再对国家电网金华供电公司网络数据进行网络攻击威胁预测及等级分类。研究发现采用决策树算法预测准确度最高,同时运行时间也短,此外,研究揭示KDD99数据集中U2R攻击类型容易被预测为正常类型。该研究为降低误报率和提高网络安全性能的系统设计提供参考。
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关键词
网络安全
异常检测
安全威胁等级分类
机器学习
国家电网
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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