预设一致检查点算法在双机容错系统中的研究

提出一种预设系统的一致检查算法ＰＣＣＰ１．算法以有通信关系的相关进程为设检查点的原则，设置系统一致检查点．描述了算法ＰＣＣＰ１的基本思想和执行过程，及在实验室环境中的模拟实现．     

支持多种虚拟化技术的进程非代理监控方法

为保障云环境中虚拟机应用的安全性与可用性,提出一种能够支持多种虚拟化技术的进程非代理监控方法及主动监控框架.本框架将进程监控点设在虚拟机监视器中,而不在其中安装任何代理,并且支持VMware,Xen和KVM三种虚拟化技术,实现了对客户操作系统(Guest OS)的隐藏进程检测和进程负载监控,保证虚拟机安全可靠地运行.从被监控虚拟机外部获取活动进程链、遍历线程获得进程列表,进而利用交叉视图技术可检测出隐藏进程;除开活动进程链,加上网络连接信息相关的另两条链表,从中定位到待监控进程,可获得进程负载状况.实验结果表明:本框架能有效地检测出系统中的隐藏进程,并且准确获取特定进程的负载信息.     

基于主机与云分析结合的轻量级威胁感知系统

提出了一套基于主机与云分析相结合的轻量级威胁感知系统,该系统从主机捕获敏感行为日志,然后在云端对其进行分析处理.该系统的优势在于行为捕获过程实现用户无感知,将复杂的分析过程放到云端实现,既能捕获到进程级别的主机行为信息,又不会对主机产生较大性能压力,还能从云端进行主机间的关联分析.该系统已部署1.763 6×104台客户主机,经过实际运行检测,发现114个未知恶意程序,对未知恶意软件具有良好的检测效果,同时有效降低人均样本分析压力,显著提升了人工分析效率.     

一种基于进程迁移的自适应双阈值动态负载平衡系统

为了实现机群系统内负载的均衡分布 ,提高资源利用率和系统的吞吐率 ,论文设计并实现了基于并行虚拟机环境的可迁移动态负载平衡系统。该系统采用集中式任务调度 ,定义了负载向量的计算方法 ,同时设计了“自适应双阈值算法”实时监测系统下各结点的负载信息 ,并实现了同构机群系统下进程的动态迁移。该算法有效保证了负载信息的及时性和准确性 ,避免了进程迁移的颠簸现象。实验结果表明 ,由于采用了自适应算法 ,本系统额外开销较小 ,能有效改善动态任务的分配和调度 ,提高系统的并行运行性能。     

计算机免疫系统中沙盒主机的负载平衡

讨论了保证仿生计算机免疫系统GECISM(General Computer Immune System Model)中沙盒主机可靠性和高效性的配置策略.改进了现有的自适应动态负载平衡算法,提出能够根据系统负载情况动态修改阈值并通过进程迁移使重负载逐步扩散的动态反馈自适应启动算法,该算法有效地解决了沙盒主机负载突变的问题.     

智能停车场Web车位引导系统的设计与实现

为了提高停车场的信息化和智能化水平,给车主提供更高效、舒适的停车体验,针对现有车位引导系统的本地性限制,提出一种Web车位引导系统．该系统利用停车场车位上安装的传感节点实时探测车位信息,通过无线传输至管理主机并存入数据库实现车位信息的获取．通过ASP．net将实时的车位信息从数据库中提取并以Flash动画的形式在前台显示．用户可通过Web访问随时随地获取停车场内车位的布局、空位数量及进出路线等信息进行直观读取．从而更好的实现智能停车场的车位引导．     

全透明检查点系统Epckpt的改进分析

设置检查点是保存和恢复进程运行状态的一种重要技术，是实现容错、卷回调试和进程迁移的重要手段，研究了全透明检查点系统Epckpt在检查点技术的实现方法和机制上的局限性，给出了有效的改进方案，该方案可以实现进程号的恢复和对用户文件的检查点设置，同时采用检查点写复制缓冲机器提高了原有的检查点算法的性能。     

基于Multi-agent的分布式系统负载平衡

为实现分布式系统的动态负载平衡,基于Multi—agent提出了一种新的分布式系统动态负载平衡算法．该算法采用接收者启动的策略,根据各主机的负载状态,在系统运行过程中利用移动Agent动态迁移任务．文中研究了主机负载状态,提出了负载状态指标：(LC,LM),该指标反映了分布式测控系统中各主机的异构性特点．文中还详细介绍了Agent的功能、结构及通信,并且通过实例对Agent通信及如何创建移动Agent进行了说明．将所提算法应用于分布式测控系统,结果表明,该算法能有效地减少网络传输、节省时间、提高系统效率和实现动态负载均衡．     

基于Windows Native API序列的异常检测模型

针对Windows操作系统受到的越来越多的严重攻击，提出一种基于Native API序列的多步一致模型和指数迭代检测算法，实现了从内核空间检测Windows操作系统中的异常入侵．通过设计内核虚拟设备来截获系统服务分配表，从而可实时地获取Native API信息．用被截获的正常Native API数据建立一步和二步一致模型，并以此描述进程的正常行为．在检测过程中，通过指数迭代检测算法，可对不断出现的Native API的正常指数进行度量．采用报警提取算法对正常指数进行分析可惟一地确定对应的攻击，为管理员及时掌握系统的安全状况提供了保证．在不同的Windows操作系统环境下的实验结果表明，该方法有较好的检测精度．     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

提出利用序列模式挖掘方法得到频繁入侵命令序列，将频繁入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则用于检测用户的可疑行为．为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将频繁入侵命令序列作办关联规则，并提出了一种新的入侵关联算法，该算法不仅考虑了每类主机入侵行为的序列特征，也反映了不同类型主机入侵行为之间的因果关系，体现了主机入侵行为的多样性和复杂性．实验结果表明，该入侵关联模型对各类主机入侵行为的检测效果良好，误报率明显降低，特别是下载类和信息获取类主机入侵行为的误报降低了20%左右。     

生物发酵过程的温度控制模型研究

针对生物发酵过程中温度控制难以建模的问题,基于非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,设计了神经网络自回归滑动平均(NN-NARMA)模型.利用径向基神经网络逼近NARMA模型中的映射关系,对神经网络的输出进行了二阶低通滤波,用变异率可调节的遗传算法优化了NARMA模型中的延时参数以及神经网络的输出滤波参数.应用该方法建立了生物发酵过程的温度控制模型,该模型在上温、中温和下温的误差相对于Elman神经网络模型分别减少了38 9%、13 5%和61 3%.该方法具有一定的可操作性,能够较好地解决生物发酵过程中的温度控制建模问题.     

基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用

根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高.     

基于SNMP协议的校园网用户监视系统模型

为了更好的管理校园网络,提出了一个基于SNMP协议的用户监视系统模型,该系统采用W eb/Java技术的3层应用模型,通过SNMP协议来采集交换机中的数据信息,并与用户认证系统、DHCP服务器的日志信息进行关联分析,从而实现校园网内用户的安全监控过程。     

一种多向CPLS方法及其在间歇过程监控中的应用

将并行偏最小二乘（CPLS）算法引入到间歇过程监控中,提出一种多向并行偏最小二乘（MCPLS）监控方法.CPLS算法可以提取过程变量与质量变量的相关信息,也能对彼此不相关的信息进行主元提取.与基于PLS的监控方法不同,基于CPLS的过程监控方法提供了一个完整的监控框架,不仅能够监控过程变量,而且也能监控质量变量的信息,更好地反映了过程的运行状态.文中首先将间歇过程三维数据转换为二维数据,然后应用CPLS算法建立过程监控模型,构建T2c,T2x,Qx,T2y,Qy监控指标,并通过间歇过程批次间的统计特性计算出监控指标控制限,分别监控过程变量与质量变量的相关信息、彼此无关信息以及残差信号等.最后将MCPLS算法应用到青霉素发酵过程的监控中,应用结果表明了该方法在间歇过程监控中的有效性和优越性.     

基于RFNN的感应电动机无速度传感器矢量控制系统的研究

在无速度传感器的感应电动机控制系统中,根据经典的以及现代控制理论提出的控制策略都有一个共同问题,即控制算法的有效性很大程度上取决于模型的参数准确性．模糊神经网络则具有对不确定信息进行模糊推理的能力,这里介绍了递归模糊人工神经网络的结构和基于它实现的一个感应电动机无速度传感器矢量控制系统,并用MATLAB进行了仿真．     

七号信令集中监测系统的接入和数据整合处理

为了保证七号信令网的正常高效运行，七号信令集中监测系统已成为对七号信令网进行集中监测和管理的重要工具。主要介绍了七号信令集中监测系统如何在交换机无损伤的情况下接入到信令网中的几种系统接入方式，并举例探讨了从不同远端站采集的七号信令进行数据整合的过程。     

浅析网络流媒体视频监控系统的架构

视频监控系统是日常生产生活中的重要辅助设备，广泛应用于诸多场合，目前正向着网络化、数字化、系统集成的方向高速发展．文章结合视频监控系统的概念、分类、发展和流媒体技术的相关知识，详细介绍了网络流媒体视频监控系统的具体架构．     

基于Zigbee无线定位及瓦斯浓度测量系统设计

开发了一种基于RFID和ZigBee技术的无线定位及瓦斯浓度测量系统,运用无线射频识别技术,实现对矿井人员信息的近距离识别;在ZigBee协议研究基础之上,通过对无线路由算法和自组网络灵活性的研究,实现煤矿安全系统的有线网络和无线网络的集成,实现信息远距离传输,并利用地面中心数据库实现信息的处理,实现了"RFID标签—RFID读卡器—Zigbee节点—Zigbee网络主节点"的无线信息传递。     

基于嵌入式技术的远程水利信息监测系统设计

本文阐述了一种基于嵌入式技术和通用分组无线业务的远程水利信息监测系统的设计方案。介绍了终端数据采集设备的硬件选型、无线网络接入、监测中心软件设计。系统利用现有GPRS网络发挥了网络覆盖率高、传输特性好等优势,对大坝水库等重要水利设施实行远程监测。     

应用神经网络技术诊断钻井事故

针对钻井过程的复杂性、不确定性等特点,提出了基于人工神经网络钻井事故预测与诊断模型.以钻井过程工况参数构成神经网络的输入特征向量,以钻井过程正常运行模式及常见事故模式的监测数据作为训练及检验样本,根据钻井事故诊断特点,确定了神经网络的结构与参数,采用改进算法和学习规则,实现对神经网络系统的训练和模拟,建立能够准确预测事故的神经网络模型.该方案的提出可使现场工作人员及时监测钻井过程,降低事故发生率,节约钻井成本,提高效率.