数据网格安全若干关键技术研究.pdf

攻击检测算法。通过把构造强网络攻击检测器的协同学习技术引入数据网格,使用多个位于不同节点的独立训练的神经网络协同检测,并将特征检测和异常检测技术有机地结合起来,提出了基于协同学习的数据网格分布式攻击检测系统。仿真实验表明,神经网络检测器的协同检测显著地提高了检测性能,比觳馄骱虰甋混合检测器的误检率最大下降了约%。同时基于协同学习的神经网络检测器提高了检测准确率,且降低了漏检率。杓撇⑹迪至耸萃癜踩拖低衄,。详细地介绍了数据网格安全原型系统设计中的相关技术、主要功能模块的设计及实现。关键词:数据网格;虚拟组织;角色访问控制;授权委托;协同学习;神经网络南京邮电大学博士研究生学位论文中文摘要
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第一章绪论研究意义和课题来源网格计算是近年来国际信息技术领域的研究热点,是以互联网和高性能计算为基础的滦思际酢‘俊M窦扑慵际踝钤缙鹪从诟咝阅芗扑鉡,最近的网格计算逐步向商业计算演化,服务技术成为主流网格计算技术的基础【俊M窦扑闶侵竿ü咚偻缃ǖ乩砩瞎惴悍植肌⑾低骋旃沟母髦钟布⑷砑⑿息资源绺咝阅芗扑慊⒋笮褪菘狻⒋ǜ衅鳌⒃冻躺璞傅连结成一个巨大的整体,使得人们能够利用这些资源完成各种大规模的、复杂的计算和数据处理的任务,从而实现高性能资源的共享和协同工作【縪在现代科学研究和应用领域中,大量的数据是重要的资源,例如全球气候模拟、高能物理、生物计算、战场仿真、核模拟、数字地球、大规模的信息和决策支持系统等应用,其数据量将达到几十至的级别。地理上广泛分布的该领域的科研工作者或用户都希望能够访问和分析这些庞大的数据,但其分析方法往往是计算复杂、计算量大,许多数据分析处理要求千亿次或万亿次规模的计算能力。而现有的数据管理体系结构、方法和技术已经不能满足人们对高性能、大容量分布存储和分布处理能力的要求。因此,在计算网格的基础上人们提出了数据网格决上述应用所面临的问题。数据网格【渴峭窕肪诚鹿蚕砗凸芾泶娲⒆试春头植际绞葑试吹拇蠊婺!⒖衫┱的框架结构,它适应数据密集型应用对网格环境下数据共享和处理的需要,给用户提供了透明访问远程异构数据资源的机制。同时数据网格为各种应用提供了一个高性能、大容量、高速传输的并行分布广域计算平台。它是对广域范围内大规模的数据集进行分布式管理和分析及使用的一个综合的体系结构,实现安全、可靠和有效的网格环境中的数据传输以及访问、复制等操作,并提供到不同存储系统的统一的接口,较好地解决了上述问题,从而使得数据密集型的高性能计算和大量的共享数据密集型的事务处理及科学研究成为可能。数据网格的最终目标是建立异构分布环境下海量数据的一体化存储、管理、访问、传输与服务的架构和环境,以便更好地解决海量数据难于组织、难以处理的问题。数据网格技术以数据管理为中心,解决各种应用异构、分布环境下分布式数据资源的使用问墓瓜耄越南京邮电大学博士研究生学位论文
,其通过屏蔽网络中各种数据资源的异构性,向上层应用提供通用和可靠的数据服务,包括为地理上分布的研究团体提供对海量数据进行复杂分析、联合处理的环境和能力,也使得单个研究人员可以充分调动网格上的计算资源、信息资源,方便地访问和分析庞数据网格要求对海量数据操作,且具有地理分布性、环境异构性、资源的动态性、个体的自制性、相互的协同性等特点,这些特点决定了构建数据网格比较困难,因此需要解决元数据管理和信息服务、数据访问、副本管理、数据传输、作业调度以及安全等诸多关键技术。随着网格开始从研究领域向真实的商业领域发展,其所面临的安全问题已经逐渐暴露出来。在目前的广域网环境中,已经发生的各种事实告诉我们:一个没有有效安全措施的系统,很难正常地运行。如果希望网格能够达到预期的高目标,需要加强对网格安本论文紧紧围绕着数据网格若干安全关键技术进行阐述,重点研究和分析了在数据网格环境下,如何保证其安全性、如何利用上下文和信任度来解决数据网格环境下的访问控制和授权委托机制以及如何利用协同学习的方法对数据网格下的攻击检测技术进行研究。其意义在于:建立数据网格安全原型系统,分析和解决了数据网格环境下访问控制、授权委托以及攻击检测等若干关键技术。这将有利于推进数据网格理论和应用的研究,同时也推动了数据网格技术在高性能计算、电力以及商业等领域中的应用。本论文“数据网格安全若干关键技术研究”主要来源于以下项目:项目一基于网格的数据可靠存储和容侵关键技术研究帐「呒际跹芯考苹卮笙钅浚贏的面向服务的新一代网格中间件易匀换鹣钅浚τ靡贫淼耐窦扑惆踩ü,传统的高性能计算