分布式入侵检测系统中实时自调整归约算法的研究

入侵检测是保护网络安全的重要手段。目前的入侵检测系统在互补性、抵御DoS攻击、远程管理和远程信息交换、入侵信息整合等方面存在不足。为改进以上不足，本文提出实时自调整归约算法（RTSARA）。RTSARA是根据归约与分布式处理思路提出的数据约简算法。     

数据归约技术及其在IDS中的应用研究

目前,数据挖掘技术已被广泛用于入侵检测系统（IDS）中以提高入侵检测系统的检测效率。文中以提高IDS中的数据挖掘效率为目标来研究数据归约技术,从特征归约、样本归约和特征值归约3个方面对数据归约技术进行了探讨,并对数据归约技术在入侵检测系统中的应用进行了实验．对实验结果进行了分析。     

高速网络环境下的网络入侵检测系统

基于数据过滤与负载均衡技术,提出了一个能应用在高速环境下的网络入侵检测系统,给出了一个综合考虑实时负载、可用性及能力的负载均衡算法,即基于应用的最小负载优先算法;采用分布式的网络入侵检测系统的结构,基于MobileAgent技术来实现分析检测代码的动态更新与移动·实验测试表明该系统能较好地解决高速网络环境下的实时入侵检测问题     

一种适用于宽带网络的入侵检测系统的设计与实现

宽带高速网络的实时入侵检测技术是当今信息安全中的一个热门研究课题,文章介绍了入侵检测系统的概念,提出了一种网络实时入侵检测系统模型,根据此模型,从IDS的体系结构和算法上入手,探索设计了一种适合于宽带网络的实时入侵检测方案,并介绍了实现的关键技术和方法。     

基于免疫阴性选择算法的异常入侵检测

生物免疫系统的保护机制为我们设计计算机入侵检测系统带来了巨大的灵感,使得计算机免疫成为能解决复杂入侵问题的一种信息安全技术而备受关注.在本文中,我们提出一个新的异常入侵检测算法,该算法能够快速生成有效的检测器,并能实时检测入侵.     

一种基于独特型网络的入侵检测方法

为解决神经网络检测方法中检测器需要定期更新、未知攻击检测性能低等问题,利用人工独特型网络的记忆、学习和动态调整能力实现入侵检测.提出一种可用作检测器的多变异模式人工独特型网络,并根据免疫响应原理设计检测算法,使检测器能实时学习新行为特征.仿真结果表明,多变异模式独特型网络检测方法与多层感知器检测方法相比,平均误报率下降了17.43%,未知攻击的平均检测准确率提高了24.17%.     

基于文本频率冗余的单模式匹配算法的研究

针对入侵检测系统中经典的BM、KMP等单模式匹配算法进行了分析,根据入侵检测数据的特点和匹配算法的基本原理,提出了文本频率冗余度的概念,设计实现了评估文本频率冗余度的算法.实验测试了其对于单模式匹配算法效率的影响,结果显示基于文本频率冗余智能地选择匹配算法,对于提高入侵检测系统的实时性能有实际的应用价值.     

基于自组织映射网络的网络入侵检测算法设计

入侵检测系统是一种对网络进行安全保护的重要手段,提出了一种基于自组织映射网络的入侵检测算法,通过训练数据对自组织映射网络进行训练,得到一个用于进行入侵检测的网络安全检测算法.该网络安全检测算法通过建立3层自组织映射网络模型,设计了权值、邻域与学习率的更新方式,输出端的值则对应了网络输出各安全事件的发生概率.采用KDDCUP99进行仿真来对本算法进行验证,将具有最大概率的模型作为入侵检测结果.仿真实验表明,算法能有效实现网络入侵检测,具有较高的网络入侵检测率及较低的误检率和漏检率,同时与其他同类算法相比,对于各类网络攻击均具有更高的检测率.     

网络环境下自适应入侵响应系统研究与设计

根据对攻击类型、攻击检测时间、攻击报警可信度和环境因素等信息的考虑,将入侵响应分类,对警报可信度、攻击频率、风险评估和响应成本进行数学分析,利用以上研究结果设计了一种能对入侵做出自动响应并根据环境变化动态调整安全策略的自适应入侵响应系统.     

基于自适应模型的数据库入侵检测方法

提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法(ASIDS).该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际需求动态调整最小支持度函数的值,更高效挖掘操作特征.结合层次聚类算法产生动态规则库,通过计算待检测数据操作特征与规则库中聚类的距离是否超过聚类间最大距离来判断异常,以避免已有检测系统中判断"边界尖锐"问题,并实时把正常操作特征归入动态规则库,通过对报警信息的关联分析降低误警率.实验结果表明,ASIDS能够实时地进行入侵检测,具有很高的检测率和较低的误警率.     

阈值改进蚂蚁算法在交通诱导中的应用

研究基于阈值改进的蚂蚁算法在交通诱导中的应用,并对动态交通网络条件下算法的优化效果进行仿真.改进算法将已知的行程时间信息作为阈值条件,在路径寻优中预先剔除部分路径,并引入“检查蚁”对已发现的路径进行定期检查与存储.利用R软件对改进前后的两种算法进行仿真分析,对两者的路径寻优结果对比研究.实验发现改进算法下路径检索的平均行程时间较标准蚂蚁算法下降9.57%,证明了基于阈值改进的蚂蚁算法的优化效果,能形成适应城市路网即时高效需求的交通诱导方案.     

基于磁盘阵列的多队列实时I/O调度算法

研究磁盘阵列的Ｉ／Ｏ调度问题．给出了建立在实时操作系统上的系统调度模型;在分析磁盘的Ｉ／Ｏ调度算法的基础上,提出一种适合磁盘阵列的多队列实时调度算法．该算法为每个磁盘指定了一个请求队列,并根据请求之间的依赖关系确定可并行执行的任务组．测试结果证明,新算法具有很好的性能     

一种基于Linux系统改进实时性的研究

针对Linux在实时性的先天缺陷,本文通过对Linux系统实时性不强原因的分析,提出采用动态优先权调度算法及单次触发方式对其实时性能进行改进,利用回馈和设定阈值法解决系统中进程调换频率过高致使实时性能下降问题。采用单次触发方式实现对系统的时钟粒度细化。实验测试结果表明,改进后Linux实时性得到提高,达到了预想效果。     

车行轨迹曲线的实时提取与描述

提出一种对车行轨迹曲线进行实时提取与描述的算法·该算法以“线素”作为车行轨迹曲线描述的基本单位,以推测航法实时作成的车行轨迹点为原始数据,通过对原始数据的实时提取和整理,提取出轨迹曲线并用“线素”进行描述·该法降低了匹配计算量,保证了算法的实时性,并已应用于“移动目标跟踪与管理系统”中,应用效果较好·     

关联估计的递阶多变量DMC算法

针对实际多变量预测控制算法中存在的离线计算复杂、实时性较差等问题,设计基于关联估计的递阶多变量动态矩阵预测控制(DMC)算法．文中分析算法的有效性和稳定性．说明算法的程序实现方法．实际造纸机控制结果表明。该算法具有简单、易实现、实时性好的特点．能够达到具有较好的控制效果。     

基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

针对目前多数基于位置的推荐算法中未考虑用户的实时位置和时间因素, 使得推荐缺乏实时性的问题, 提出一种基于区域活跃用户的推荐算法, 以解决传统基于位置的推荐算法中存在冷启动的问题. 首先, 发掘用户当前所在位置的区域活跃用户, 以此作为推荐标准, 为用户进行推荐. 其次, 在位置推荐中引入时间因素, 使推荐更具准确性和实时性. 实验结果表明: 该算法融入的区域活跃用户好友数可提升推荐系统的实时性; 算法融合的位置信息可使推荐更准确.     

一种改进的嵌入式导航地图匹配算法

为提高在嵌入式环境中对地图数据的检索速度,提出了一种动态分块算法.该算法根据导航电子地图中的地理特征数量对地图进行动态分块,通过增加地图分块后数据的存储空间,减少检索数据的时间,从而提高算法实时性.在地图分块后,实现一种融合地图拓扑和D-S证据推理方法的地图匹配算法,以提高系统的准确性和稳定性.仿真结果表明,地图动态分块算法能够提高系统实时性,地图匹配算法能够快速、准确地匹配正确道路.     

多分辨图像融合算法在DSP系统中的实现

介绍在可见光-长波红外双波段图像融合高速处理平台上实现多分辨图像融合算法的设计方案,该硬件平台采用高速数字信号处理器TMS320C6201DSP及多种适于高速数字图像处理的结构,在软件设计时,针对图像多分辨分解与重构运算过程的特点采取了多项优化措施,较好地解决了图像融合算法大运算量和数据存储空间与硬件系统实时处理之间的矛盾,实现了基于复杂图像融合算法的准实时融合处理。     

多功能车辆总线事件仲裁实时调度算法

针对列车通信采用多功能车辆总线(multifunction vehicle bus,MVB)网络传输数据的实时性要求,提出一种动态优先级时间片轮询算法.该算法根据非周期数据的优先级进行仲裁调度,通过优化算法复杂度、减小数据等待延时和阻塞延时,解决了MVB网络实时性的问题.并对MVB总线非周期数据的实时性、公平性等进行仿真分析,结果表明,该算法能提高MVB总线非周期数据传输的实时性与公平性,可满足列车通信网络标准ICE61375-1对实时性的要求.     

神经网络模糊控制器单片机实现

为了实现工业控制过程的智能化,引入智能控制算法,在改善算法与软件仿真基础上,采用单片机控制技术,将模糊控制的规则集存储在神经连接权上,存入单片机的ＲＯＭ中,经过神经网络前向计算就可提取模糊规则,实现神经网络模糊控制器用于实际对象实时控制,详细给出模糊神经控制器的单片机实现方法和设计过程,实验结果表明,它是一性能优良实时控制器。