过程模型中控制流反模式的定义和检测方法

提出一种过程模型中控制流反模式的定义和检测方法,抽取不同过程模型中的控制流结构并将其规约为语言无关的过程结构树,基于不同控制流反模式的CAPDL定义,在过程结构树上查找与之对应的控制流反模式。该方法既支持不同的过程建模语言,也允许用户自定义控制流反模式。基于215个实际BPMN过程模型的反模式检测试验表明,该方法可以有效地检测用户自定义的控制流反模式,与已有方法相比,该方法极大地提高了反模式检测的检测效率。     

基于Web工作流表单的设计与实现

针对基于Web的工作流管理系统中用户对表单需求不断变化的问题,设计了基于Ajax的表单设计器,实现了表单的自定义.提出了一种基于表单的流程推动模型,给出了工作流与该自定义表单集成的方法,增强了工作流管理系统的可扩展性和柔性,满足了对表单定义灵活性的要求.     

基于动态分析的控制流劫持攻击检测

控制流完整性策略能够有效地防御控制流劫持类攻击,但复杂的控制流图构建使该策略的实际部署非常困难.为了有效地针对控制流劫持攻击的检测手段,提出一种基于程序异常行为来检测控制流劫持攻击的方法,并基于该方法实现了控制流劫持攻击检测系统.实验表明,该方法能够有效地检测出由控制流劫持攻击造成的各种程序异常行为,基于该方法的攻击检测系统运行效果良好,能够方便的部署到实际应用环境中.     

基于OEM的网站用户访问历史模型

基于适合半结构Web数据分析的OEM模型 ,对用户和网站交互进行了形式化定义 ,在此基础上提出基于OEM模型的网站用户访问历史模型 ,同时给出分析用户访问行为的指标定义 ,为进一步分析用户访问行为模式、优化网站结构以及展开个性化服务提供较强的支持     

基于Petri网业务流程模型抽象方法研究

在传统的对模型抽象进行行为语义和控制流结构分析的基础上,提出了基于Petri网的业务流程模型行为轮廓的业务流程模型。将Petri网的理论和性质应用于业务工作流系统当中,能够从系统的运行过程和形式化的图形描述方式实现对工作流系统的快速建模和分析;定义了一个新的流程模型活动聚合公式算法,拓展了行为轮廓关于控制流结构上的模型抽象。     

基于用电特征分析的异常用电检测方法

针对目前异常用电检测中存在的专变用户窃电率高、窃电模式难以察觉、使用窃电检测模型查找窃电用户过程中训练集不足的问题,提出了一种基于用电特征分析的无监督方式异常用电检测方法.该检测方法引入离群点查找算法,量化了海量数据中不同异常用电行为,将其提取为异常用电特征序列,并且根据专变用户不同计量方式和用电特点,构建了基于局部离...     

移动IPV6中基于用户移动模式的位置管理

首先在移动IPV6协议中引入了寻呼功能,并定义了用户的两种状态--活动状态和空闲状态,其次针对不同的用户移动模式,提出了基于时间、用户历史和用户个体属性的移动模式,利用该模式以及用户的状态对移动IPV6的位置管理策略进行改进,在移动IPV6中提出了基于用户移动模式的位置管理策略(P-MIP-PBS),模拟结果表明该位置管理策略显著地减少了位置注册信令开销,提高了系统的性能.     

基于UML2.0活动图的工作流模型研究

总结了UML 2．0活动图新特性,定义了一个基于UML 2．0活动图的工作流模型的形式化描述方法,并提出其基本控制流模式和建模规则．最后用一个应用实例来演示基于UML2．0活动图的工作流模型。     

采用控制流监控的Cisco IOS指针攻击检测方法

针对当前Cisco IOS(internetwork operating system)漏洞攻击检测方法检测效率低的问题,提出了一种采用控制流监控来判定Cisco IOS指针攻击的方法。该方法通过静态分析和动态跟踪相结合的方式对Cisco IOS中不同类别的控制流分别构造合法转移地址集合(legal transfer address collection,LTAC),并在发生控制流转移时将转移地址在LTAC之外的控制流判定为攻击,同时捕获异常控制流转移的详细信息。实验结果表明:该方法可以准确地捕获针对Cisco IOS的指针攻击,支持对攻击过程的分析,与现有的Cisco IOS漏洞攻击检测方法相比,具有较高的检测效率,能够为网络安全性的提升提供帮助。     

一种基于故障模式状态机的测试方法

基于状态机对故障模式进行了统一的描述，使得故障描述更准确、无二义性。为了避免路径组合爆炸，提出基于控制流的状态集迭代分析算法进行故障检测，可以使算法的计算复杂性由O(P)(P是路径数目)减少为O(N+E)N)(N是控制流图节点数，E是控制流图边数)。由于状态机的独立性，对控制流图进行一遍迭代可以同时计算多个故障模式，大大提高测试效率。同时，该方法还采用了带条件的状态计算可以较好地减少误报的情况。     

一种逼近最大似然的高效球形译码算法

基于球形译码算法的树状搜索结构,提出了一种用于无线通信多天线系统逼近最大似然检测性能的高效检测算法。通过设定扩张阈值,使处于搜索树底部的节点优先扩张,减少了搜索过程中的扩张节点数。根据误码性能分析,给出了一种简单的扩张阈值选取方法。仿真结果表明,该算法的计算复杂度明显低于传统的球形译码算法,且性能损失很小。同时,可调节的参数使该算法能够提供很好的性能-复杂度的折中。     

Planning to Plan-Integrating Control Flow

In many planning situations, computation itself becomes a resource to be planned and scheduled.We model such computational resources as conventional resources which are used by control-flow actions,e.g., to direct the planning process. Control-flow actions and conventional actions are planned/scheduled in an integrated way and can interact with each other. Control-flow actions are then executed by the planning engine itself. The approach is illustrated by examples, e. g., for hierarchical planning, in which tasks that are temporally still far away impose only rough constraints on the current schedule, and control-flow tasks ensure that these tasks are refined as they approach the current time. Using the same mechanism, anytime algorithms can change appropriate search methods or parameters over time, and problems like scheduling critical time-outs for garbage collection can be made part of the planning itself.     

自适应入侵检测系统

论述入侵检测系统的基本概念,分析入侵检测系统(IDS)的关键技术及存在的问题.为了解决传统入侵检测模型所存在的问题,提出了一个自适应入侵检测系统(AIDS)模型,阐述了系统模型的结构及主要功能.运用自适应的模型生成方法,使收集数据、建立模型并将模型分配给检测器的过程高效、自动化.该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用IDS的代价,解决IDS的环境适应性问题,降低建立模型的代价,提高系统的效率.     

一种新的支持向量机树学习模型

针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.     

一种多标准决策树剪枝方法及其在入侵检测中的应用

为提高决策树的适用性,以决策树在入侵检测中的应用为背景提出一种多标准的剪枝方法,使决策树程序能在参数调整后适应不同的应用. 给出了用于描述决策树不同性能的一些参量,如稳定性、复杂度、分类能力等,用户可以根据具体情况对向量各分量的权重进行调整,逐步得到满足要求的决策树. 实验结果表明,该算法能够根据入侵检测系统的具体需要,快速地构建相应的决策树,从而程序可被用于不同情况. 该方法把由程序员决定决策树变成了由用户决定决策树,程序更通用,结果更合理.     

基于ASWT的流数据弹性跳变检测算法

在迁移小波树的基础上提出了带放大器的迁移小波树(ASWT)结构,并基于该结构设计出了一个能够在线性时间内检测出弹性窗口中感兴趣的聚集的流数据弹性跳变检测算法.该算法不仅能够监测单调聚集(COUNT、SUM、MAX和MIN)跳变,也适应非单调聚集(AVG)跳变检测.输入数据流不受限制,可以是正数流、负数流或者正负数交错流.实验使用上海证券交易所的实时贸易数据监测交易高峰期和股票价格的涨停期,结果表明本算法是较高效的.     

基于隐马尔可夫树非高斯信号的建模分析与分类识别

研究了基于小波域隐马尔可夫树模型非高斯信号的建模方法．探讨了海洋环境噪声和船舶辐射噪声在不同工况下所表现出的不同模型特征，并根据它们在HMT模型参数上的特征差异提出了一种新的检测方法，实验证明，该方法的检测性能比过零检测、能量检测以及二阶统计量检测方法要好．通过结合小波域隐马尔可夫模型和支撑向量机，提出了一种新的水声非高斯噪声信号的识别分类方法，实验证明，该方法具有较好的分类性能．     

一种新的动态批密钥更新算法

针对传统单次密钥更新方法存在低效、资源浪费、数据和密钥不同步等问题,提出了一种基于密钥树的批密钥更新算法.通过2种方法保持密钥树的平衡:利用加入节点替代离开节点的位置来保持树的结构不变;搜索密钥树中高度最低的节点,然后根据该节点的类型及剩余的可加入节点数,将适量的节点加入到高度最低节点的位置.同时,对服务器的更新开销进行了理论分析,建立了用于计算开销的精确数学模型.仿真实验表明,与单次密钥更新方法相比,所提算法可以将更新开销减少74.6%,显著提高更新效率,并适合于大型动态群组的应用.     

基于ANN支持产品设计过程的知识获取方法研究

建立设计过程与产品知识间的关联,是实现产品设计过程中知识获取的有效途径.引入设计仓库概念,通过建立产品知识模型,以产品结构树为核心组织产品知识,采用人工神经网络技术,根据设计过程中不同阶段的设计要求,设计各阶段的神经网络模型,建立设计过程中不同阶段与其相应的产品结构间的关联关系.以卷板机的总体方案设计过程为例,设计了该阶段的2层结构的BP网络模型,通过对网络进行训练,并对新的设计任务进行预测,验证了该方法的有效性.     

基于信噪比排序的MIMO-OFDM信号检测方法

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景.但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷.针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法.该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支.仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能.