基于卷积神经网络的网络流量识别技术研究

近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷.文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TCP数据包的有序性和UDP数据包的无序性,对原始的网络数据进行了扩展,以进一步提高识别率.实验数据表明,该方法对应用程序和应用层协议两个层次的网络流量具有较高的检测率.     

海量数据环境下大型ISP网络流量卸载方法研究

海量数据环境下大型ISP网络流量爆炸性增长造成网络阻塞。当前网络流量卸载方法通过预测确定待卸载网络流量,卸载准确率较低,服务质量差。为此,提出一种新的海量数据环境下大型ISP网络流量卸载方法,通过最大熵法,依据采集流量中的语义信息对流量类型进行识别。依据海量数据环境下大型ISP网络流量源节点的位置关系,通过图论法确定最佳传输路线,实现对大型ISP网络流量的卸载。依据中继节点数量与总卸载时间最少原则,通过Dijkstra方法对海量数据环境下大型ISP网络流量最佳卸载路线进行求解。实验结果表明,采用所提方法对大型ISP网络流量进行卸载,不仅流量类型识别精度高,而且卸载率高,服务质量高。     

一个网络流量监测与预测系统的设计与实现

提出一种网络流量采集及存储方案, 解决了大型网络流量监测的海量数据存储难题; 将流量预测引入网络管理系统, 实现了基于ARMA模型的网络流量预测. 给出了流量数据获取方法, 采用一种“整点平均”流量速率计算方法以提高准确度; 对几种不同流量数据采集存储方案进行了测试比较; 实现并分析了基于ARMA模型的网络流量预测; 给出了一种基于Trap扩展定义的流量超越阈值告警处理方法. 在南昌市大型电信数据网络上的应用表明, 该系统在网络流量监测与预测方面可以取得很好的效果, 且具备良好的性能.     

基于多元高斯分布的网络流量异常识别方法

考虑到传统网络流量异常识别数学模型受网络干扰项影响,会降低网络流量异常识别的精度,提出多元高斯分布的网络流量异常识别数学建模．通过引入多元高斯分布理论,解析网络流量数据包,在获取网络端口的基础上,提取网络流量中的TCP网络流量特征和GPRS网络流量特征;将生成的随机梯度序列结合多元高斯分布序列生成新的网络流量分类,对流量分类器统计分析,确定最终的网络流量分类类别,并通过计算网络流量信息增益,确定网络流量异常情况;通过构建网络流量异常识别数学模型,实现网络流量的异常识别．实验结果表明,所提模型在识别网络流量异常时,提高了识别效率和精度．     

基于时间序列分析的网络流量异常检测

针对传统模型无法对网络流量异常进行准确识别和检测的问题,提出一种基于时间序列分析的网络流量异常检测模型.首先提取网络流量的原始数据,并对原始数据进行小波阈值去噪处理,消除干扰因素的影响;然后采用时间序列分析法挖掘网络流量数据之间的变化关系,建立网络流量异常检测模型;最后通过仿真实验验证检测模型的有效性和优越性.实验结果表明,时间序列分析法可以准确、及时地检测网络流量的异常行为,且结果优于目前其他网络流量异常检测模型.     

基于Snort的多视图网络流量可视化系统

现今网络恶意行为成爆炸性增长,而传统的基于文本的网络入侵检测系统在面对海量网络数据时存在认知负担过重、交互性不够等问题.网络安全可视化技术则可以将海量数据以图形图像的方式表现出来,在人与数据之间实现图像通信,从而使人能够快速发现网络流量中潜在的安全威胁.本文利用Java可视化工具包实现了一个基于Snort的多视图网络流量可视化系统,该系统能对从数据库中提取出的流量警报数据进行多视图动态展示和交互操作,在一定程度上减轻了网络分析员的负担,加快了查找网络问题的进度.     

基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别

本文从图（graph）的角度出发，提出基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别模型.首先，通过挖掘传感器间的关联性构建传感器的图结构；其次，基于时间信息融合策略的不同，提出基于LSTM的层级时空图卷积网络（H-STGCN）和修正的时空图卷积网络（M-STGCN），用于捕捉传感器的时空相关性进行驾驶行为识别；最后，在公开的2个驾驶行为数据集上进行实验，结果表明H-STGCN模型的识别效果优于现有方法.     

基于灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测

针对深度学习网络在网络流量预测建模过程中的参数优化难题, 以改善网络流量预测结果为目标, 提出一种基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测模型. 首先, 收集网络流量历史数据, 并对数据进行相空间重构、 归一化等预处理; 其次, 引入灰狼算法快速搜索到全局最优深度学习网络的相关参数, 并根据最优参数对预处理后的网络流量历史数据进行学习, 建立能挖掘网络流量历史数据变化规律的预测模型; 最后, 与其他算法优化深度学习网络的网络流量预测模型进行对比分析. 实验结果表明, 基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测精度超过90%, 远高于其他对比模型, 且预测建模过程的建模时间少于对比模型, 可满足网络流量管理的高精度和实时性要求.     

基于SBN模型的Internet应用协议识别方法

针对网络流量协议标注比较困难的问题,提出一种基于贝叶斯网络的半监督学习模型,以提高Inter-net协议的识别精度.该模型首先使用少量的标注样本训练贝叶斯网络分类模型,并对未标注样本进行初始分类,然后从未标注样本中挑选分类损失最小的样本加入到训练集中并重复训练分类模型,经过多次循环训练出最终的分类器.该模型可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于标注比较困难的Internet应用协议的识别.实验结果表明：在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络模型,对于提高Internet协议的识别精度是有效的.     

目标依赖的新闻事件识别

海量新闻文本中往往涉及多个实体,并蕴含复杂多样的事件.为了挖掘这些实体、事件信息,先前的以事件为中心的事件抽取方法大多先检测事件,再抽取事件论元.受限于触发词和事件识别,该方法无法应用于真实工业场景下的新闻事件抽取.考虑到命名实体识别(named entity recognition, NER)的性能达到90%以上,提出了以目标实体为视角的事件抽取任务—目标依赖的事件识别(target-dependent event detection, TDED),旨在抽取出实体并识别其对应的事件.基于该任务,提出了先抽取实体再识别目标级事件类型的两阶段模型框架.该模型融合了事件关键词和句法依存距离特征,能够学习目标依赖的上下文信息.在构建好的真实中文金融数据集上的实验结果表明,该模型抽取性能较佳,即使在句中存在多个实体或事件的复杂情形下也能取得很好的性能表现.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.