入侵检测实现方法研究

入侵检测是计算机安全领域的一个重要技术，也是当前计算机安全领域研究的一个热点，首先介绍了入侵检测的一些相关知识和概念，归纳并提炼了入侵检测的分类并详细介绍了各种异常入侵检测及基于特征的入侵检测实现方法，然后介绍了分布式入侵检测系统，最后讨论了当前入侵检测系统的发展趋势及主要难点，     

基于入侵检测的数据挖掘应用研究

为解决网络安全检测中防火墙技术的不足、变被动检测为主动防御等问题，在对入侵检测和数据挖掘技术分析的基础上，提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统，介绍了入侵检测系统的实施过程，并着重对入侵检测系统进行了实例分析。实验证明，该系统可以有效地检测新的攻击类型，实现知识库的自动更新，从而提高了入侵检测的效率和准确率，增强了网络系统的安全。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

论述了数据挖掘技术在入侵检测中的应用。并给出了入侵检测的模型，此模型融合了误用检测和异常检测的优点，既能检测已知入侵又能检测到未知入侵，弥补了以往入侵检测技术的缺陷。     

网络安全防范与入侵检测技术

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略，它实现了网络系统安全的动态检测和监控。介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

可拓检测技术

检测技术是目前多种学科的关键技术，检测中有两个难题：一个是无法检测的问题，另一个是检测精度提高的问题。基于可拓学矛盾转化的思想方法，提出了一种与传统检测技术不同的新技术--可拓检测，这种检测技术利用可拓学的物元概念及相关方法，从矛盾转化去研究检测技术，以解决无法检测的物理量检测问题。文章给出了可拓检测的有关概念，基本原理及结构，并且提出了有关的实施方法和应用实例。     

粮情产时动态检测的实现

粮情检测是粮食保质存放的重要环节，主要包括粮食的温度检测、湿度检测、水分检测及虫密度检测等，介绍了粮情实时动态检测的方法。对原有的传感器进行了改造，针对雷电的影响，系统多处电路采取了干扰措施，从而提高检测的精度及可靠性。     

一种基于CIDF的入侵检测系统模型

给出了一种基于CIDF的入侵检测模型，该模型同时运用异常检测与特征检测，能够较好地检测到各种攻击，而且可以在有噪声数据的情况下对系统进行训练，克服了一般的基于异常检测的入侵检测系统要求在无噪声数据的情况下进行训练的缺陷。通过CIDF通信协议，入侵检测系统还可以与其他的入侵检测系统通信，实现多个入侵检测系统协同工作，大大提高了入侵检测的效率和成功性。     

船体结构检测概率模型对裂纹分布更新的影响

在对现有的检测概率模型比较的基础上，提出了一种用于更新裂纹尺寸分布的检测概率模型，并且从理论上证明了大部分现有的检测概率模型都是新检测概率模型的特例．采用最小二乘法确定了检测概率模型中参数的取值，并用算例对新检测概率模型和现有的检测概率模型进行了比较．在此基础上，将新检测概率模型用于分析船体结构裂纹尺寸分布更新的问题，采用贝叶斯更新方法分析了检测概率模型对裂纹后验分布的影响．结果表明，新检测概率模型具有更好的拟合检测数据的能力，不同的检测概率模型对裂纹的后验分布有明显的影响．     

基于CAD模型的虚轴机床检测系统设计

基于最新研制的三杆五自由度并联机构虚轴机床设计了一个零件检测系统，分析了虚轴机床检测装置的特点，介绍了检测装置的运动控制模型和数控系统组成。利用商品化CAM软件的NC功能进行检测轨迹规划，以G代码文本文件的形式提交检测作业要求，并介绍了检测过程控制及检测数据处理等问题。     

基于网络入侵检测系统的技术改进

本文从研究入侵检测技术人手，介绍了入侵检测系统的分类；然后分析了基于网络的入侵检测系统（NIDs）的技术方法及其优缺点，指出了当前基于网络的入侵检测系统存在的问题和所面临的挑战．本文在对基于网络的入侵检测系统的研究中，提出将主机知识、网络域知识结合到检测系统中去，解决了检测系统易受插入攻击、躲避攻击的问题．本文还提出了检测子网的概念，根据检测需要将物理子网划分为几个检测子网，可以实现负载的分流和检测任务的专业化分工，负载分流可以彻底解决高速网对网络入侵检测系统的威胁，专业化分工可以大大提高检测引擎的处理速度．     

肉品品质检测技术综述

介绍了人工嗅觉与人工味觉检测技术、计算机视觉技术、近红外光谱技术、高光谱图像检测技术等无损检测技术的发展概况.应用高光谱图像技术对肉品品质进行无损检测是当前的研究热点之一.介绍了该技术的基本原理和国内外肉品品质高光谱图像检测技术的研究现状,并展望了高光谱图像检测技术在肉品品质检测中的研究前景,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.     

基于混合入侵检测技术的网络入侵检测方法

总结了异常检测和误用检测的优缺点,结合其优点,并克服其缺点,提出了基于混合入侵检测技术的网络入侵检测系统模型.对于同一行为,异常检测结果和误用检测结果不总是一样的,跟踪算法有效地解决了异常检测结果与误用检测结果不完全相同的问题;采用了数据挖掘方法建立正常行为轮廓库,并采用了全序列比较法和相关函数法实现异常检测引擎;提出的模型较基于单一入侵检测技术的模型相比,具有更好的检测效果.     

CNG储气井套管检测技术综述

CNG储气井套管检测是当前套管检测研究的热点,并在商业方面拥有广阔的应用前景。文章综述了CNG储气井的检测技术的现状及最新进展,介绍了国内外对套管井的主要检测方法和检测原理,重点分析了声学检测法、射线检测法、电学检测法、磁学检测法、光学检测法等方法的优、缺点。最后对于CNG储气井的检测技术发展方向进行了展望。     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

面向庭院式住宅的周界入侵综合识别技术

针对现有周界入侵检测技术应用于私人住宅时面临的几点问题,提出一种面向庭院式住宅的周界入侵综合识别算法,该算法以YOLOv5为基础,将周界入侵检测任务分为异常目标检测与入侵检测两部分。在异常目标检测部分,针对YOLOv5在复杂户外场景下对小目标检测效果不佳等问题对其网络结构进行三点改进,然后应用改进YOLOv5对监控范围内人员穿戴与所持工具是否异常进行检测,并根据结果判断是否存在潜在入侵行为;在入侵检测部分,提出一种点线式区域入侵检测方法,巧妙的将区域入侵检测问题抽象成点与多条直线围成区域的位置关系判断问题。实验结果表明:本文算法在异常目标检测阶段平均精度mAP值为85.4%,相较于YOLOv5与其他目标检测算法精度更高;模型检测速度可达23.4frame·s-1,实时性良好;在入侵检测阶段,点线式区域入侵检测方法相较于现有基于视频的入侵检测方法具有更高的入侵检测灵敏度且不存在误检现象;基本满足对庭院式住宅进行周界入侵检测的任务需求。     

压缩感知方法在纺织品有害物质安全检测中的应用

为提高纺织品生产过程中对有害物质的检测效率，本文将压缩感知方法应用于有害物质的检测过程，以观测矩阵作为混样方案，通过混检的方式得到远少于待测样品的检测次数；混检完成后，根据相应的重构算法由混检值重构出原样品中有害物质的含量，进而获得不合格样品的编号及检出率等；最后，通过仿真实验探讨了由不同参数生成的混检矩阵对重构效果的影响，并用在纤维纺织品中检测有害物质双酚A、芳香胺和甲醛的真实检测项目进行了验证. 验证结果显示, 本文提出的基于压缩感知的混样检测方案不仅能保证检测的准确性，而且能降低检测成本和提高检测效率.     

基于异常检测的入侵检测技术

对目前的异常检测技术进行了全面概述, 按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、 基于机器学习和基于数据挖掘3种, 阐述了各种异常检测技术的特征, 并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法. 通过实验结果, 比较了各种算法的检测效果.     

一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法

恶意软件链接将给人们的财产甚至生命安全带来极大威胁.为了保障移动终端通信的安全性,提出了一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法,该方法设计了基于域名的黑白名单检测模块、敏感关键词检测模块及基于逻辑回归算法的检测模块.逻辑回归检测模型基于6种链接特征构建;3个检测模块以串行的方式递进工作,一旦得出检测结论即终止本次检测.实验测试结果表明,该方法可有效识别安卓系统手机恶意软件下载链接,检测准确率达98.5%以上;且检测速度较快,一个典型链接的平均检测时间约0.181 s.     

不同姿态下基于多特征融合的疲劳状态检测方法

针对传统的基于单一特征的疲劳检测方法误检率高、可靠性不强、无法适应复杂多变的行车环境等问题,提出了一种将驾驶员的眼睛、嘴巴等多种面部特征进行融合的疲劳驾驶检测方法。与现有的人脸检测模型相比,这里提出的基于梯度提高的学习框架对于侧脸的检测效果更佳,并且能够更好地满足检测时间上的要求;同时通过改进的LeNet-5神经网络模型对视频中的笑容进行分类,排除了表情变化对疲劳驾驶检测的干扰;最后为了降低头部姿态的偏转对疲劳特征提取的影响,引入了基于欧拉角的特征校正算法;对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明:不同姿态下基于多特征融合的疲劳驾驶检测不仅能够有效降低头部偏转对疲劳驾驶检测的影响,而且比传统的疲劳检测方法具备更高的鲁棒性。     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。