高速网络环境下的新型木马快速检测方法研究

为了适应高速网络环境下的木马检测,通过分析传统的IDS,针对其在高速网络环境下对木马检测能力的不足,提出了单引擎大特征集的木马检测方法;通过分析木马的网络数据特征,对有限自动机转换过程进行优化,缩短了编译的时间,避免了重复匹配的问题,大幅度提高了基于正则表达式的木马检测方法的效率.     

基于角色的可信数字版权安全许可授权模型

为解决数字版权管理(DRM)仅支持静态的预先许可授权在许可控制方面无法确保被保护资源被非法使用问题,提出了基于角色的可信数字版权安全许可授权模型(rDRM),通过对DRM“主体客体条件约束权限”的定义,建立支持角色的许可授权机制,给出了版权安全许可授权、收权和迁移策略,以内容版权许可管理有限状态机实现许可状态的动态控制和许可状态管理。基于角色的rDRM许可授权模型具有很强的灵活性和易管理性,适用于具有较多用户且有着不同权限层次的授权管理,防止数字内容的非法复制和扩散。     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

多层分布计算范型中数据库应用服务级性能优化策略及仿真

在分析信息系统中数据库应用模式和数据存取机制中存在问题的基础上，提出了从客户端与数据库服务器交互过程中的应用服务级进行优化的思想，其主要机理在于通过会话管理对客户服务器交互应用进行逻辑分层处理以及安全控制以实现会话优化，通过基于阈值的连接管理对客户服务器连接进行优化，以及通过缓冲管理对频繁数据访问进行查询优化．基于该策略实现的一个原型系统对不同方案下的数据库操作响应性能和系统各吐量等主要指标进行了仿真，仿真结果表明上述策略能够有效改善多层分布环境下数据库应用的响应性能和并发度，从而为整体提高数据库应用系统性能提供了依据．     

基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘

从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法．通过研究决策表和决策规则系数，建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论，将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合，在保持原有知识完备的前提下，利用GA对以增量形式获得的分类规则进行优化，获取最优分类规则．试验结果表明，执行增量式GA所需时间较执行一般GA所需时间要少，可有效完成分类规则优化的任务，同时还可提高分类的精度，使分类结果具有更好的可理解性．     

Linux中Netfilter／iptables的研究与应用

Netfilter/iptables是Linux 2．6内核中的通用性功能框架,能够对数据包进行处理。分析了基于Linux内核的Netfilter/iptables框架以及iptables表、链的关系与作用;应用Netfilter/iptables中的包过滤特性建立了内外网间的防火墙,通过手动配置iptables规则的方式对数据包进行有目标性的过滤,防止非法数据攻击,实现了阻隔Ping洪水攻击、拦截特定网段数据包、数据包入队等待后续处理等功能,达到了保证内网安全的效果。     

基于熵和信息粒度的粗糙集聚类算法

针对多数聚类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据，而不能分析具有两种混合属性数据的问题，基于熵和信息粒度提出了粗糙集理论框架下不同粒度划分上的聚类算法．该算法利用相似关系，通过计算每个数据点的熵并选取具有最小熵值的数据点作为聚类中心，将与该聚类中心相似度大于阈值卢的所有数据点聚集形成数字颗粒结构．在整个聚类过程中无需调整每个数据点的熵值，缩短了计算时间，同时利用粗糙集的不可分辨关系形成字符颗粒结构，通过不断调整、合并这两种颗粒结构，实现了具有混合属性特征数据的聚类分析．实验结果比较表明，该算法是有效、可行的，当卢取值为0．8时，算法的聚类有效性最大值可达0．96，该值较同条件下的其他聚类算法要高。     

基于主题划分的有组织P2P搜索算法

提出一种基于主题划分的P2P搜索算法———主题覆盖网络搜索算法(TONS).TONS在有组织P2P网络基础上,将结点按主题组织成覆盖网络,使含有相似主题的结点链接在一起,因此可以根据内容将查询限定在P2P网络的局部范围内.通过在覆盖网络中随机添加一些长距离链接,使覆盖网络具有Small-World特性.TONS为有组织的P2P系统提供了一种能依据部分匹配、多关键词等复杂条件搜索结点数据对象的有效方法,与现有的有组织P2P系统相比,它可以将搜索的查全率提高74.7%,并减少P2P网络信息搜索的平均路径距离和平均消息数目.     

基于主从许可证的多级信任版权分布式安全认证协议

为了解决当前软件版权保护措施在安全性有效性方面存在的问题，基于第三方可信中心提出了一种主从动态许可证支持的多级信任版权安全许可协议(M-CPSec)，通过特征关联、原子授权、强制收权和多级分发机制，有效地解决了软件版权的安全保护、软件资源的任意迁移、软件内容的完整保持和版权的多级分发问题．这种层次化多级版权控制结构构成一种信任传递关系，使得协议普遍适用于单用户和带有多用户的客户服务器软件版权保护．协议交互中通过数据加密和数字签名来保证分布式环境下数据的安全性、完整性以及不可否认性．协议分析证明了所提方案的可行性、安全性以及完备性．M-CPSec方案以支持客户服务器版权管理而扩展了最终用户许可协议，为软件版权保护提供了一种普遍适用的方案。