基于ADASYN与改进残差网络的入侵流量检测识别

针对现有入侵流量检测模型分类准确率低、小样本特征提取不足等问题, 提出了一种基于自适应合成采样和Inception-Resnet模块的改进残差网络算法。该算法能够对不平衡数据集进行采样优化, 有效提升模型的小样本特征提取能力。首先, 通过对不平衡的数据训练集进行过采样改善数据分布, 然后对非数据部分进行独热编码处理并与数据部分整合, 降低预处理复杂度, 最后利用改进残差网络模型进行数据训练, 并进行性能评估和算法效能对比。实验结果表明, 改进残差网络模型对入侵流量的检测准确率在多分类和二分类情况下分别达到89.40%和91.88%。相比于经典深度学习算法, 改进残差网络模型的准确率更高, 误报率更低, 具备较高的可靠性和工程应用价值。     

基于滑窗式置信度检测和改进SVM的量测数据预处理方法

针对无源观测平台量测数据高度的非线性特征和各种随机噪声对滤波器估计精度所造成的严重影响，提出了一种对量测数据进行预处理的算法。首先，利用量测数据的置信度对量测数据进行滑窗式检测，初步判别无效数据，然后对支持向量机(support vector machine，SVM)的核函数进行改进，利用数据自身的特征信息对核函数进行加权处理，再用改进的SVM对数据进行再分类处理，从而最终确定无效数据。利用所提算法对实测数据进行预处理，结果说明所提算方法能有效剔除各类噪声对测量数据的影响，具有工程应用价值。     

基于超曲面的多类分类方法

使用支持向量机对非线性可分数据进行分类的基本思想是将样本集映射到一个高维线性空间使其线性可分 .基于 Jordan曲线定理 ,提出了一种通用的基于分类超曲面的分类法 ,它是通过直接构造分类超曲面 ,根据样本点关于分类曲面的围绕数的奇偶性进行分类的一种全新分类判断算法 ,不需作升维变换 ,不需要考虑使用何种核函数 ,而直接地解决非线性分类问题 .对数据分类应用的结果说明 ,基于分类超曲面的多类分类法可以有效地解决非线性数据的分类问题 ,并能够提高分类效率和准确度 .     

基于相异度核空间的支持向量机算法

提出基于相异度核空间的混合流形学习与支持向量机(SVMs)算法用于解决高维数据分类问题. 该算法使用SVMs对流形学习降维后的低维嵌入做分类.通过加常数方法构造了衡量数据点相异度的特征空间. 证明了该特征空间不仅能够衡量数据点之间的相异度,还满足Mercer条件对于支持向量机分类核空间的半正定性的要求. 在仿真实验中,采用UCI机器学习数据库上标准分类数据集为样本. 对比构造的相异度核空间与常用核函数如线性核、多项式核、高斯核在支持向量机分类时的 分类精度来验证有效性和优越性.     

基于修正核函数SVM的网络入侵检测

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。     

跳频信号盲检测的半监督干扰对消方法

实际跳频信号所处的电磁环境较为复杂且难以预料，这给基于仿真数据训练的检测算法带来困扰。针对这一问题，提出一种名为半监督干扰对消的方法。该方法首先以暹罗嵌套Unet为主干，引入图注意力机制和集成通道注意力模块，得到干扰对消网络，并用成对的跳频信号时频图以及对应的标签对其进行预训练，使其获得干扰对消及检测信号的能力。然后，将没有标签、干扰更为复杂的时频图输入到干扰对消网络，得到低熵预测，作为伪标签。同时，对这些没有标签的时频图进行强增强，得到变形时频图。训练网络使得变形时频图的检测结果与伪标签具有一致性，从而强化网络在没有标签的数据上的泛化能力。仿真结果表明，所提方法可以在复杂干扰下实现参数估计和盲检测，并利用无标签数据增强网络性能。     

改进的渐进直推式支持向量机算法

针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM)算法存在训练速度慢, 回溯式学习多,学习性能不稳定的问题,提出一种改进的渐进直推支持向量机算法---IPTSVM.该算法利用支持向量的信息选择新标注的无标签的样本点,结合增量支持向量机的迭代更新算法, 继承渐进直推支持向量机渐进赋值和动态调整的规则, 与PTSVM相比,不仅在一般情况下提高了分类的精度,而且大大提高了算法的速度.在人工模拟数据和真实数据上的实验结果表明了该算法的有效性.     

基于改进半监督朴素贝叶斯的LPI雷达信号识别

针对先验信息残缺的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于改进的半监督朴素贝叶斯的识别算法。该算法首先提取出4种低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达信号的双谱对角切片作为识别特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(semi-supervised Naive Bayes,SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,利用改进的SNB(Revised SNB, RSNB)算法构建分类器,完成对测试样本的识别。该方法通过在无标记样本集生成的置信度列表中选取置信度较高的样本添加到有标记样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数(即特征期望向量m i和方差向量σ i)进行改进,有效解决了传统算法分类精度低且分类性能不稳定等缺点。理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题,相比于SNB算法和传统的主成分分析加支持向量机法(principal component analysis-support vector machine, PCA-SVM),该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。     

基于矩阵分解和自适应图的无监督特征选择

在高维数据分析中，一个不可避免且棘手的问题是维度诅咒，因而如何将高维数据通过特征选择降维为低维数据显得尤为重要。对此, 提出了基于鲁棒矩阵分解和自适应图的无监督特征选择模型(unsupervised feature selection model based on robust matrix factorization and adaptive graph, MFAGFS), 实现在一个统一的学习框架下执行鲁棒矩阵分解、特征选择以及局部结构学习。模型首先通过鲁棒矩阵分解可获得聚类标签, 将聚类标签和局部结构信息用来引导特征选择过程, 再从特征选择的结果中自适应地学习数据局部结构。通过局部结构学习和特征选择这两个基本任务的相互作用, MFAGFS可以精确捕获数据的结构信息以及选择出具有判别性的特征。然后，详细阐述了算法优化求解方法, 并证明了算法的收敛性。最后，在6个公开数据集上进行试验对比分析, 参数敏感性分析, 验证了所提模型的有效性。实验结果表明, 所提的方法与其他方法相比, 性能均有不同程度的提高。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

基于自适应聚类流形学习的增量样本降维与识别

为了解决局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)流形学习算法无法自适应确定重构区间和不能进行增量学习等问题,提出了一种自适应聚类增量LLE(clustering adaptively incremental LLE,C-LLE)目标识别算法。该算法通过建立高维非线性样本集的局部线性结构聚类模型,对聚类后的类内样本采用线性重构,解决了LLE算法样本重构邻域无法自适应确定的问题;通过构建降维矩阵,解决了LLE算法无法单独对增量进行降维和无法利用增量对目标进行识别的问题。实验表明,本文算法能够准确提取高维样本集的低维流形结构,具有较小的增量降维误差和良好的目标识别性能。     

时间序列确定性的指标检验方法

对于时间序列的生成机理是否服从于确定规律性的判断将直接影响到对其进行研究的理论框架的选择。提出了一种时间序列确定性成分的指标检验方法。该方法首先将待检验的时间序列重构于高维相空间中,寻找其主要几何特征在低维欧式空间中的投影,再将投影反射回高维相空间。通过比较原高维相空间与反射空间之间的偏差,来判断该序列的确定性。仿真实验证明了该方法具有可靠性。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

Grey-theory based intrusion detection model

1.INTRODUCTIONThe development of network technology has dual in-fluence to people,onthe one handit brings efficiencyandconvenienceintheir dailylife;onthe other hand,it also contains hiding threats in some areas.Modernnetwork security mainly concerns with authenticationand authorization,data encrypt,access control,secu-rity audit.Intrusion detection techniques with activedefense strategy are the kernel part of security audit,and are also crucial for the realization of network se-curity.Ani…     

基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制

提出了一种新型的基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制策略。采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型描述非线性系统动态特性,作为被控对象预测模型。同时,针对现有遗传算法和混沌粒子群优化算法收敛速度慢和精度低等缺点,给出一种拟牛顿信赖域混沌粒子群混合优化算法,作为预测控制的滚动优化策略,函数测试和非线性对象的广义预测控制的滚动优化表明该算法的优越性。最后,对设计的预测控制器进行实例仿真,结果表明它能满足系统实时稳定运行的需求,取得了良好的控制效果。     

基于攻击者能力状态的入侵建模方法

为解决反应式容忍入侵系统中入侵模型的构建问题,提出了一个基于攻击者能力的入侵模型及相应的模型构建与描述算法。该模型以攻击者对系统操控能力的状态转移过程来描述入侵,首先在警报关联过程中发现入侵者的攻击逻辑并据此构建元攻击模型,然后将元攻击模型转化为一种简单的覆盖形式,并证明了元攻击、覆盖与攻击模型三者之间的一一对应关系,从理论上获得了该入侵模型的存在性与唯一性证明,提出了自动描述该模型的TIBC算法。最后,在警报关联系统中测试了该入侵模型及其构建与描述算法,获得了较高的识别率与较低的虚警率。     

HF radar sea clutter rejection by nonlinear projections

1.INTRODUCTION Utilizingverticalpolarizedelectromagneticwavethat canfollowthecurvatureoftheearthalongtheair wa terinterfacewithlowpropagationlossonhighlycon ductiveoceansurface,highfrequencyground wave radar(HFGWR)isdesignedtodetectandtracktar getsbeyondthehorizonsuchasvesselsovertheseaor aircraftsatlowaltitude.Thereforemoreandmore countriesdevotemuchenergytodevelopHFGWRin recentyears.However,HFGWRhascontinuedtobe seriouslylimitedbyahighthresholdofdetectionin seaclutter.Dominatingth…