基于神经网络的对称加密算法与加密的流量协议识别
Jiakai Hao1, Ming Jin1, Yuting Li1
1Information and Communication Branch, State Grid Beijing Electric Power Company, Beijing, China.
PeerJ. Computer science
|June 26, 2025
概括
这项研究通过在加密流量中识别加密算法来增强电网安全. 使用时间和空间特征的新方法改善了对称和不对称加密的检测,增强了对网络攻击的弹性.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 信息理论 信息理论
- 应用密码学 应用密码学
背景情况:
- 密码学对于电网安全至关重要,可以防止网络攻击.
- 识别加密算法对于评估安全性和理解加密方法 (对称和不对称) 是至关重要的.
- 在密码文本中分析空间模式是推断算法和保护电力系统通信的关键.
研究的目的:
- 为使用卷积神经网络的对称加密算法开发和评估一个纯文本猜测模型 (SCGM模型).
- 通过整合时间和空间特征,提出一种用于加密流量协议识别的新方案.
- 评估加密算法在电网安全的对称和不对称框架中的性能.
主要方法:
- 开发了一种利用卷积神经网络的对称加密猜测模型 (SCGM模型).
- 提出了一项新的加密流量识别方案,该方案结合了时间和空间数据特征.
- 对各种对称和不对称的加密算法评估了拟议方法的有效性.
主要成果:
- 该SCGM模型证明了对对称加密的学习效率和实际适用性.
- 综合时间和空间特征方案在加密的流量协议识别中被证明是有效的.
- 实验结果证实了拟议方案在提高电网安全方面的潜力.
结论:
- 开发的SCGM模型和新的流量识别方案对于加密算法识别是有效的.
- 综合性方法显示了改善电力系统对抗网络威胁的安全性和弹性方面的重大前景.
- 这项研究有助于推进用于关键基础设施保护的加密分析技术.
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