安徽理工大學計算機科學與工程學院信息安全系主任 方賢進

方賢進,男,教授,博士,安徽理工大學計算機科學與工程學院網絡與信息安全系主任,碩士生導師。主要研究領域為信息安全、計算智能。主持安徽省高校省級自然科學研究項目二項,參與國家級項目清史圖錄編纂業務平臺。發表論文發表論文20余篇,其中EI檢索6篇,SCI檢索1篇,CSCD 7篇。

  主持人:親愛的讀者朋友們,網友們,你們好!本期高端訪談邀請到的嘉賓是安徽理工大學計算機與工程學院信息安全系主任方賢進教授。方教授,歡迎您!

  方教授:主持人好!各位網友好!感謝中國信息安全博士網給我提供了一個和各位交流的機會。

  主持人:方教授,據我們了解,您的研究方向主要集中在信息安全和計算智能領域。請您從學術角度闡述一下入侵檢測技術的進展。

  方教授:國內外的學術機構和企業對入侵檢測技術不斷研究探討,提出了多種檢測方法,這些方法可分為以下三類:(1)基于統計分析的網絡異常檢測方法,該類方法有閥值檢測、GLR(Generalized LikelihoodRatio)檢測、指數平滑技術網絡異常檢測、馬爾可夫模型、自回歸、D-S 證據理論、小波分析、貝葉斯推理、貝葉斯網絡、貝葉斯聚類等;(2)基于數據挖掘的檢測方法,該類方法主要集中在分類、關聯規則、聚類、決策樹等方面;(3)基于機器學習的異常檢測方法,常見的有基于神經網絡、遺傳算法、模糊規則、強化學習等方法。此外,還有基于人工免疫系統的入侵檢測研究、監督局部決策的分層支持向量機異常檢測、全網異常流量簇的檢測與確定等。

  主持人:那么,在您看來,現階段我國的入侵檢測技術與國外發達國家的入侵檢測技術差距在哪里?造成這種差距的主客觀原因有哪些?請您簡單介紹一下入侵檢測技術的發展方向。

  方教授:當前的入侵檢測產品主要是基于誤用檢測技術,即是根據已經知道的入侵特征(規則)來進行入侵檢測的。未來的入侵檢測的發展方向是異常檢測技術,但正如前所述,當前采用的各種異常檢測方法距離工業級別的產品尚有差距,只是處于學術研究階段。

  主持人:請您闡述一下,目前您在入侵檢測技術的研究中所采用的方法。

  方教授:目前我在入侵檢測系統領域采用人工免疫計算的方法進行研究。基于第一代人工免疫系統(AIS)進行入侵檢測研究的第一種方法是利用Negative Selection Algorithm(NSA)和Clonal Selection Algorithm(CSA),它們是受經典免疫學中“區分Self-Nonself”思想的啟發。在此方面本人的論文“An improved artificial immune approach to network intrusion detection”提出了疫苗的定義、疫苗的自動獲取算法、疫苗庫進化機制,并且將它們與一般clonal selection算法、negative selection 算法集成構建一個網絡入侵檢測模型。另外本人對克隆選擇算法也進行了一些理論方面的研究(如算法收斂性)。基于第一代AIS 進行入侵檢測研究的另一種方法是利用獨特性免疫網絡方法(The Idiotypic Network Approach),但是基于獨特性免疫網絡的計算機免疫系統研究沒有成為主流。

  目前采用基于危險理論的“第二代AIS”應用于入侵檢測領域的研究,并且該方法已經成為基于人工免疫計算的入侵檢測技術的研究主流。該方法的核心之一就是對樹突細胞算法(DCA)的研究。本人的論文“DCA and its Application to NmapPortscan Detection”,其不僅驗證了DCA算法的可用性,而且獲得了基于DCA 的端口掃描檢測系統對算法各種參數選擇的敏感性及相關結論。

  主持人:我們知道,您在從事技術研究的同時,也擔任著安徽理工大學計算機科學與工程學院信息安全系主任,碩士生導師。從教學與科研的角度,您認為科研與教學應該是一個什么樣的關系算是比較和諧?您是如何處理好教學與科研的關系的?請介紹一些經驗。

  方教授:我認為教學和科研應該是一種相互促進、相輔相成的關系。在大學任教不僅要搞好教學,還要積極承擔科研工作,這樣不但能提高自己的學術水平,而且也有利于教學。

  主持人:好,謝謝方教授的精彩解答。“中國信息安全博士網”自開辦以來,一直與設有信息安全專業的院校有著密切的來往。最后,請方教授為“中國信息安全博士網”提一些寶貴的意見吧。

  方教授:“中國信息安全博士網”為全國各個高校的信息安全專業的教學和學術研究架構了一個很好的交流平臺,我們也一直在關注這個平臺。如果要說建議的話,希望多通過一些渠道使得同行之間在學術方面做更多、更深入的交流,另外多提供一些針對本科生教學方面的一些技術性的資料,與企業進行密切的合作交流為學生的就業提供一些機會。

(責任編輯:管理員)

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