【摘 要】
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随着计算机技术的引入,网络攻击愈发频繁。网络报文是网络数据传输的格式,不加认证和检测的网络报文可能包含网络攻击。椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）可以在物理层检测数据发送方是否可信,本文分析了ECDSA算法,并根据算法分析设计了基于FPGA的硬件实现,本文采用双模乘法器的结构设计点乘模块,提高了签名速度。虽然签名算法能够保证发送方很难被非法冒充,但是来自通信信道上的威胁仍然非常多,一些非法分子可能
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随着计算机技术的引入,网络攻击愈发频繁。网络报文是网络数据传输的格式,不加认证和检测的网络报文可能包含网络攻击。椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）可以在物理层检测数据发送方是否可信,本文分析了ECDSA算法,并根据算法分析设计了基于FPGA的硬件实现,本文采用双模乘法器的结构设计点乘模块,提高了签名速度。虽然签名算法能够保证发送方很难被非法冒充,但是来自通信信道上的威胁仍然非常多,一些非法分子可能会通过网络攻击侵入计算机来篡改消息、传播病毒等其他破坏行为,对个人敏感信息乃至工业控制网络、交易系统等造成极大破坏。入侵检测系统是用来抵御网络攻击的一种手段。传统的入侵检测系统非常有用,但是没有探测未知攻击的能力。本文将采取机器学习算法来检测入侵,将使用已知的攻击来帮助检测具有类似属性的入侵。实验结果表明,基于CART的Bagging方法提供了较好的准确性,较低的误报率以及较快的模型训练速度。
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