基于相对熵的网络流量异常检测方法

网络流量的异常检测是网络安全领域一个重要分支,目标是及时准确地检测网络中发生的突发攻击事件。现有流量异常检测方法如数据挖掘、小波分析等方法或因检测效果较差,或因算法复杂,难以满足实时在线流量检测的应用需求。文中引入信息熵概念,通过对网络流量进行分维和分层实时计算网络流量相对熵,提出了一种基于相对熵的流量异常检测方法,算法时间复杂度为O(N×log2N×D)。实验分析表明,当检测率达到0.80～0.85时,误报率控制在0.03～0.05,可同时满足系统实时性和准确性要求。     

网络攻击流量信息熵特征研究

本文用信息熵来描述网络流量的表征信息,不仅增强了对网络流量异常的检测能力,而且方便了流量异常的分类。对于快速准确的判断网络攻击的种类具有极其重要的意义。     

一种基于信息熵的语音端点检测方法

根据语音信号的波形特征,利用熵函数的性质,构造了一种特殊的熵函数,通过判断此函数值和大小,确定是语音还是无声状态,实验表明,此方法计算简单而且具有很高的准确性。     

影响NMR检测灵敏度几种因素的研究

核磁共振是测定原子核磁矩和研究核结构的准确方法 ,是研究物理学、化学和生物学的一项重要实验技术 ,也是研究其他学科的重要工具[1] .核磁共振方法可准确地测量磁场强度 ,因而在加速器磁场强度的测量中 ,得到广泛的应用 .我们根据静电加速器对磁场测量的特殊要求———即测量范围广、实时性好、抗干扰能力强等特点 ,专门设计了核磁共振测磁仪的探头 ,研制了一种使用单片微机和ＰＣ微机的核磁共振 (ＮＭＲ)测磁仪 ,并针对检测中影响灵敏度的因素进行了仔细的研究和讨论 ,并采取了相应的有效措施 ,以提高检测灵敏度 ,取得了较好的效果 .1　…     

云环境下基于多属性信息熵的虚拟机异常检测

针对云环境下虚拟机因资源耗尽或程序运行错误而发生性能逐步恶化的异常现象,提出了一种基于多属性信息熵的检测方法.首先,计算每次采样的多个虚拟机状态属性的联合2-范数.然后,统计该联合2-范数的取值在一定时间内的出现频率,计算出各虚拟机状态属性的联合信息熵.当该熵值取最大值时,执行异常检测.期间,以各联合2-范数的移动加权均值及方差为基础构建检测变量,利用非参数CUSUM算法完成异常状态的判定.基于Hadoop的实验结果表明:该方法既能降低偶发暂态异常引发的虚警干扰,又能在虚拟机运行状态出现显著异常之前准确地发出告警.     

视频监控中图像异常的分析与检测算法

针对湖泊环保应用中视频监控的特殊性,运用数字图像处理技术,对监控视频中信号缺失和清晰度两种类型异常故障进行研究.文中分别描述了这两种异常类型产生的原因和解决问题的算法思想,最后通过模拟实验加以验证.从实验结果上分析,能够较好地对视频监控中图像的异常进行诊断和及时地预警,并能够对视频图像的质量进行检测.     

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.     

压电石英晶片灵敏度分布规律及其跟踪检测

为提高压电测力传感器的检测精度，减小横向干扰，应用坐标变换矩阵对压电石英晶片灵敏度分布规律进行了理论研究，给出了在新坐标系中的压电系数矩阵ｄ'＝ａｄα-１通用公式，并解出 Ｙ０°，ＡＴ，ＢＴ等切型的压电系数矩阵和Ｙ０°切型切向灵敏度分布规律。同时介绍了最新研制的应用微机控制的灵敏度分布规律连续跟踪检测系统，并用其对Ｙ０°切型晶片切向灵敏度分布情况进行了检测，结果表明理论分析与实测结果完全吻合。     

基于信息熵的无线传感网入侵检测遗传算法

无线传感网作为正在兴起的物联网的基础设施,在快速发展的同时却面临着多种信息安全风险。提出了一种基于信息熵的无线传感网入侵检测遗传算法,将信息熵和遗传算法应用于检测过程所用比对库的训练,采用异常检测和特征检测结合方法进行入侵检测。仿真实验结果表明,该算法能快速地生成比对库,在入侵检测过程中的收敛性和精确度都有明显改善,其对入侵的检测率高于99．5％,误检率低于0．5％。     

一种基于地形信息熵的人脸检测方法

提出一种基于地形信息熵的灰度人脸检测算法,能够部分地消除当前困扰人脸检测过程中的光照和噪声等因素的影响,尤其对阴阳脸的检测有一定的效果.该算法将人脸图像看作一种特殊的地形,并提取有效的信息熵;利用区域融合和区域过滤等操作,获取"人眼对"的候选区域;根据"三庭五眼"人脸特征,最终确定人脸的位置.实验表明,该方法在某种程度上可以有效地消除光照和噪声的影响.     

一种在入侵检测中发现异常的新方法

入侵检测是一种重要的网络安全技术．现有的无监督方法虽然能在未经标记的数据上找出异常,但时间复杂度相对较高,不适用于入侵检测中大规模的数据集．针对这一问题,提出了一种新的发现异常的无监督方法,通过使用聚类和K-近邻距离和技术,克服了原有方法的缺点,具有较低的时间复杂度和较高的入侵检测效率．     

基于近似熵的交通流序列趋势变化检测

交通流趋势变化特征分析是交通流预测的基础.为了提取交通流序列随时间推移所呈现出来的宏观变化规律,提出了一种用于检测交通流序列趋势变化的滑动移除近似熵方法.通过对交通流序列趋势规律进行研究,首先将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,然后根据不同趋势变化的时间序列复杂程度不同,建立了滑动移除近似熵方法求解其滑动移除近似熵的值,并根据得到的时间序列提取交通流序列趋势变化.最后以北京市四环路某一断面交通流序列为例,用建立的模型对交通流序列趋势变化进行检测,并与滑动t检验方法结果对比.研究结果表明本文提出的方法能够对交通流序列趋势变化进行检测,且检测结果与实际交通流序列趋势变化比较吻合,研究结论可为短时交通流预测建模提供参考依据.     

一种基于熵的DDoS攻击实时检测算法

提出一种轻量级的DDoS(distributed denial of service)攻击检测的有效方法.首先基于滑动窗口技术的熵算法实时检测网络数据包中目的IP地址出现的随机性,然后使用VTP(variance-time plot)方法进行异常检测.实验结果表明,该方法能够实时检测出各种DDoS攻击的存在,特别是能够发现大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著变化的DDoS攻击.     

音频跳变点的分割熵检测算法

为了克服基于贝叶斯信息准则(BIC)的音频跳变点检测方法存在的缺陷,提出了音频跳变点的分割熵检测算法.该方法通过检测音频信号内部信息熵的变化趋势来检测跳变点的声学特征.结果表明:该方法可避免因设定固定门限而导致的漏检和数据积累带来的累积误差,能够准确地切分各种声学特性的音频数据,是一种更为直观和有效的跳变点检测方法,具有很高的灵敏度和鲁棒性.     

细胞ATP检测试剂的优化及其灵敏度的测定

为配制细胞ATP检测试剂并检测其灵敏度,按照常规报告基因分析试剂配制方法,将其中主要成分Luciferase(荧光素酶)和Luciferin(荧光素)及ATP浓度进行倍比稀释后找到最适合反应的最佳浓度值;按照最佳浓度配制反应液,将ATP浓度倍比稀释测定报告基因数值并绘制标准曲线,分析检测灵敏度;另外选取肿瘤细胞株H1299,倍比稀释后裂解细胞应用配制好的反应液进行ATP检测,分析最低检测细胞数。结果:Luciferase和Luciferin最佳反应浓度分别为1.25μg/mL和87.5μmol;按照最佳浓度配制反应液后,绘制ATP浓度标准曲线,找到ATP检测最低线为10-12mol/L,可以检测到H1299细胞最低值为100个。说明本实验配制的细胞ATP检测试剂灵敏度高具有良好的应用价值。     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法.在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念,并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征.在人脸检测系统中,把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练,得到检测用分类模型,然后把分类模型应用于人脸检测.实验证明了这种方法的有效性.     

基于熵权-可变模糊集模型的堤坝渗漏探测

针对堤坝中集中渗漏通道探测问题,基于信息熵理论和可变模糊集理论,建立用于堤坝渗漏探测的熵权-可变模糊集模型。以南方某水库为例,首先确定各探测指标,采用客观赋值法中的熵权法确定不同探测指标的权重;然后计算各钻孔水样相对于降水、渗漏水和地下水的综合相对隶属度以及各个钻孔的H值;最后依据相应的判断标准将钻孔水样进行分类,确定钻孔水的来源。结果表明,通过该模型确定此大坝存在4条集中渗漏通道,与前人结果一致。     

实现最小互熵编码多用户检测的快速算法

基于最小互熵(minimum cross entropy,MCE)的迭代多用户检测算法在高度互相关的系统(即非扩频系统)中可以渐近地获得单用户的性能,是一种最优检测算法.但标准的MCE算法的计算复杂度极高,因而使其难以实用.该文提出了一种实现MCE算法的快速算法,避免了标准MCE算法在计算度量函数时的重复运算,在用户间符号同步和异步两种情况下均可以将计算复杂度降低K倍(K为用户数),而无性能损失.对于异步系统,还可以此基础上,通过对度量函数作合理近似,使运算度进一步减少1/3,在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,这种近似所产生的性能损失低于0.2 dB.