针对视频监控系统隐蔽式攻击及蜜罐防御OA北大核心CSTPCD
基于视频监控系统网络化和智能化发展带来的风险,研究其隐蔽式网络攻击问题,目的在于调研大量隐蔽式网络攻击案例,总结针对视频监控系统的隐蔽式攻击特异性。结合蜜罐技术在检测网络攻击行为和发现攻击线索等方面的独特优势,梳理针对视频监控系统隐蔽式攻击的蜜罐防御方法。针对监控视频蜜罐在视觉场景部署上的不足,介绍了一种深度场景伪造防御框架,将生成式AI大模型与视频监控蜜罐相结合。最后提出了面向视频监控系统的蜜罐防御技术的发展方向。
黄梦兰;谢晓兰;唐扬;袁天伟;陈超泉;吕世超;张卫东;孙利民;
桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林541006 桂林理工大学、广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西桂林54100661912部队,北京100039中国科学院信息工程研究所、物联网信息安全技术北京市重点实验室,北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院,北京100049
计算机与自动化
监控视频系统信息安全蜜罐隐蔽式攻击生成式AI
《计算机应用研究》 2024 (005)
P.1301-1307 / 7
国家自然科学基金资助项目(62262011);国家重点研发计划资助项目(2022YFC3301103);广西自然科学基金资助项目(2021JJ170130);CCF-质谱大模型基金资助项目(202225)。
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