一种面向软件行为可信性的入侵检测方法

针对现有入侵检测方法的问题,面向软件行为可信需求,提出了一种新的静态检测方法.首先讨论并给出了软件行为可信性的定义和形式化描述,并以指令序列形式进行表示;然后,提出了检测方法和流程,通过数据挖掘方法对恶意软件和正常软件进行行为知识发现,利用发现的行为知识对未知软件进行行为可信性判定;最后,对方法进行了实现,对一些行为模式使用选定的样本进行了实验验证.实验结果表明,该方法能够依据软件行为可信策略检测未知软件中的恶意行为,检测成功率高.     

单向时延测量的实时时钟同步算法

对已有分段聚类算法进行改进,使用软件方法对单向时延序列进行分析,在线检测时钟调整位置.采用变宽度的滑动窗方法对单向时延数据进行过滤,减少时间序列大小,同时保证时钟调整位置信息不丢失.使用自底向上算法对时间序列进行线性分段,检测时钟调整或时钟频率跳变点,算法的时间复杂度大大降低.针对在线时钟同步的要求,为了消除滑动窗不具有离线算法的全局寻优缺点,提出使用基于滑动窗自底向上算法的实时单向时延时钟同步算法.实际测试实验表明:该算法大大降低了时间复杂度并提高了分段精度.     

一种面向分布式系统的行为分析和检测方法

提出了一种基于进程代数的行为分析与检测方法.通过静态分析二进制码获得系统的控制流程图,并将其转换为进程表达式;通过消除表达式不确定性、添加并发操作以及约简归并等方式对表达式进行重写;根据并发规则消除进程表达式中的并发算子,建立分布式系统的行为检测模型,并给出行为检测的方法.理论分析和实验表明:所提出的方法降低了行为分析和检测的复杂度,在控制流分析方面具有较好的精确性.     

面向Java多线程机制的软件重构方法

针对Java语言中Thread和Executor两种线程机制在线程管理模式、代码编写量和性能上的不同,提出了一种面向Java多线程机制的软件自动重构方法,该方法可以实现Thread和Executor之间的自动重构转换,进而帮助程序员选择更适合的线程机制.在Eclipse JDT环境下实现了从Thread到Executor的自动重构工具Rethreader.在实验中,使用Rethreader对JGF基准测试程序套件中的Series、Crypt、Lufact、Sparsematmult和Montecarlo等基准程序进行了重构测试,实验结果表明,Rethreader可以在小于1 s的短时间内实现从Thread到Executor的转换.      

基于EMD和相关分析的管道泄漏定位检测研究

针对长输管道泄漏检测与定位中噪声干扰问题,提出了一种基于EMD分解和相关分析的管道泄漏检测与定位方法.该方法利用EMD分解特性和相关分析技术,提取了包含故障信息的主要固有模态函数(IMF)分量,增强了泄漏信号的本质特征.通过对所提取的IMF主分量进行重构,消除了不相关分量的干扰,提高了泄漏信号的相关程度,从而提高了定位精度.实验验证了该方法的有效性.     

基于改进DFA和LDA的永磁同步电机机械故障检测

为提高故障检测的精度，研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先，分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性；其次，采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取，并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影响；提出一种基于改进去趋势波动分析和线性判别式分析的机械故障检测方法，实现对重构信号的故障特征提取和故障检测；最后，对所提出故障检测方法的有效性进行实验验证.实验结果表明文中所提出方法的故障检测精度为88%.     

利用残差分析的网络异常流量检测方法

针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间的差异性。利用提取的特征属性构建属性矩阵,采用流之间的相似性构建邻接矩阵。使用属性矩阵和邻接矩阵构建网络异常检测模型,采用CUR矩阵分解方法重构属性矩阵得到主模式,对属性矩阵和重构的属性矩阵进行残差计算进而获得残差矩阵。对残差矩阵中的每一个流计算其残差,根据每个流的残差和预设阈值进行异常判定。采集了西安交通大学校园网流量数据进行实验,实验结果表明:所提方法在不需要任何先验知识的情况下能够使异常检测率达到90%以上;与其他异常检测方法相比,所提方法不仅具有较高的检测率,而且能够实现异常源定位。     

行为延时约束下调度算法研究

为了自动综合设计迭代产生的行为时序,提高综合前后设计时序的一致性,对VHDL同步延时语句的高级综合方法进行研究.将延时转化为适当约束,提出相应调度模型及调度算法,采用启发式方法使解空间搜索算法跳出局部最优,该算法可以在多项式时间复杂度下得到近似最优解.实验结果表明,该算法能有效综合同步延时语句,使综合前后设计时序达到较好一致,提供了一种便于给出延时约束的手段,减少了综合过程的人工干预,提高了设计效率.     

基于Rough集的数据挖掘中知识变化的研究

在对知识变化问题进行分析的基础上,针对知识本身发生变化的情况,提出一种可以获取变化后知识的方法.首先利用数据集中不一致数据的量是否发生了剧变猜测知识是否发生了变化;然后利用不一致数据的数量发生剧变的时间点来预测知识发生变化的时间点;再利用没有发生剧变的不一致数据来预测变化后的知识;最后给出一个简单的实验方法获取变化后的知识,实验结果验证了该方法的有效性.     

一种验证软件演化过程行为的代数推导方法

针对现有软件过程验证主要以结构验证和性质验证为主,缺乏行为验证的不足,提出了一种验证软件演化过程行为的代数方法.该方法使用通信进程代数ACP对软件演化过程元模型EPMM进行扩展,提出软件演化过程元模型代数EPMM-A.针对EPMM建模产生的软件演化过程模型,一方面使用EPMM-A形式定义软件演化过程模型的行为规约,另一方面在其公理系统的支持下,基于等式推导验证软件演化过程模型的行为与行为规约是否一致,使行为验证方式从模型推导(非形式化)变为代数推导(形式化).为了说明代数推导的正确性,证明了软件演化过程元模型代数的公理系统具有可靠性.