基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

一种树形结构分布式入侵检测系统的设计与实现

研究分布式入侵检测系统的结构设计、协作及数据融合方法.提出一种采用树形结构的分布式入侵检测系统,详细说明系统结构及各组成部分的设计.提出一种采用黑板模型进行模块间的协作的方法,一种基于恒虚警检验的数据融合方法,及在此基础上的激励反馈机制.通过一组实验证明本系统的设计是有效的.     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

基于卷积神经网络的网页信息资源定向抽取方法研究

为了提高分布式融合集成网络网页信息资源定向抽取能力,提出基于卷积神经网络的分布式融合集成网络网页信息资源定向抽取方法.构建分布式融合集成网络网页信息的自适应聚类处理模型,获得分布式融合集成网络网页信息数据集合,采用多重属性调度的方法,建立高分布式融合集成网络网页信息检测的模糊度训练集,实现对网页信息资源的模糊参数辨识与...     

分布式检测系统的混合融合算法

在采用局部检测统计量的分布式检测系统中,为克服传统的求和融合在局部信噪比差异较大时明显的性能损失,提出基于R统计量的混合融合准则,该准则同时采用OR融合准则和直接求和准则,对两个准则处理结果进行或逻辑融合。混合准则结合了传统OR融合准则稳健性较好,直接求和融合最佳性能较高的特点。给出了混合融合算法的系统虚警概率和检测概率表达式。对双传感器并行分布式检测系统的仿真表明,混合融合准则相对直接求和准则,能将局部信噪比差异明显时的检测概率提高0.05—0.12,更加适合分布式检测系统。     

带有等式状态约束的多传感器数据融合算法

在状态估计理论的实际应用中,状态向量常常包含可以预先获知的约束信息,有效地利用这些先验信息可以进一步明确状态元素之间的关系,理论上可以提高对系统的状态估计精度.针对约束滤波的已有研究成果,将其引入到多传感器系统,提出了约束系统多传感器数据融合算法.通过建立线性等式约束方程,将传统卡尔曼滤波结果投影到约束子空间,然后对局部传感器的约束滤波结果采用分布式最优加权融合,并且通过协方差匹配技术检测观测数据异常的传感器,使之不参与到数据融合中.仿真结果表明,约束系统分布式加权融合算法的有效性和可行性,并且比集中式融合算法具有更好的稳定性.     

基于嵌入式系统的汽车检测系统研究与设计

将嵌入式实时系统、CAN总线和多传感器信息融合技术集成在一起,设计出了汽车检测线的集中/分布式实时数据的采集系统。提出三级分布式汽车检测线测控系统,开发基于μC/OS-II实时操作系统的汽车技术状态检测体系。研究适合于汽车技术状态检测平台的实时多任务调度算法,解决优先级反转和死锁问题。基于嵌入式实时系统的汽车检测线测控系统,可以减少检测线中工控机和布线的数量,可以准确、实时的完成汽车综合性能数据的检测任务。     

无线传感器网络中极大极小设置的分布式检测研究

在分布式检测系统中,无线传感信道普遍存在未知的噪声,而基于最大似然函数的融合在有未知的噪声时性能表现较差.为了提高信号检测的准确性,提出一种基于极大极小方法设置的鲁棒融合规则.该规则采用最大似然函数的融合算法的结构形式和Huber极小极大的方法,得到虚警概率和检测概率表达式,适用于信道噪声为非衰减噪声分布、有界方差的噪声分布和混合高斯噪声分布.对多传感器并行分布式检测系统的仿真与分析,表明了该融合算法可提高信号检测的准确性,同时也具有一定的鲁棒性.     

两种基于局部广义符号统计量的融合准则

为提高基于二元局部判决的分布式广义符号检测器的检测性能,研究了基于广义符号统计量的分布式检测,提出了直接求和与删除求和两种融合准则。在W e ibu ll杂波和Sw erlingII目标下,直接求和融合具有比某参数化的分布式恒虚警检测更好的检测性能,并能达到集中式广义符号检测相同的性能。某些传感器信杂比极低时,采用删除求和融合能获得比直接求和融合更好的检测性能。给出了在多雷达分布式检测中应用各种融合准则的方法。     

分布式智能入侵检测系统模型设计与实现

设计了一种分布式网络智能入侵检测系统模型.在该模型中采用了面向混合类型数据的快速聚类算法和基于属性约束的规则挖掘算法,对每一个IDS初始数据进行智能分类和关联;并且建立了入侵模式库,用于不同网段的实时检测;在数据融合中心采用基于D-S证据理论的数据融合方法处理来自不同IDS的初级报警,并生成高级报警,有效地抑制了海量警报.实验结果表明,该设计方案能够消除重复报警,降低误报率,提高报警所含的信息量,并为管理员提供一个网络安全的整体视图.     

基于随机集的复杂境况下多目标测量

在多传感器多目标融合系统中,多传感器所提供的信息常常不同类,难以融合,建立多传感器多目标的随机集观测模型可以解决统一融合问题.基于随机集理论,根据虚警及漏测的情况,给出了目标的信任测度及其全局密度.从单传感器单目标推广到多传感器多目标,建立了实用的多目标随机集测量模型,并根据实例证明了该模型的实用性和有效性.     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法.引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹-点迹相关或点迹-航迹相关的处理规则.仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好.     

粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

多传感器数据融合在切割机器人系统中的应用

为了对造船中所用型材变形进行在线检测，在高精度划线切割机器人系统中，建立了多传感器检测系统，引入基于小波变换和虚拟噪声自适应卡尔曼滤波的多分辨率最优多传感器数据融合方法，实现了对噪声统计量缺乏先验知识和模型参数不确切的多分辨率多传感器的数据融合。实验结果表明，多传感器数据融合可以有效地实现变形型材的在线检测，提高系统的测试精度和可靠性。     

基于粗集理论的C3I信息融合性能评估方法

讨论了基于粗集理论的信息融合系统性能评估的理论和方法, 以C³I的应用为背景建立了信息融合性能指标体系. 给出基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤和确定评估指标权值的算法, 尤其是在有信息遗失情况下的信息处理方法. 同时提出一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构, 通过软件测试的方法, 对融合算法进行测试与评估, 实现了对融合算法选择和参数选择的指导, 实验结果验证了本文方法的有效性.     

审计信息系统全覆盖联网数据精准定位方法

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题,提出审计信息系统全覆盖联网数据精 准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析,引入相关品质函数理论,将传感器 获取的多特征数据转入到关联判决过程,计算关联测度。在此基础上,根据关联测度的计算结果,通过改进的 KCF 算法组建目标跟踪器,利用跟踪器获取目标具体的运行状态,采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集 以及检测集,根据加权融合三特征的跟踪结果,准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置,实现数据 精准定位。仿真实验结果表明,所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

线型无线传感网低能耗协议设计和分析

为了可靠监控长输管道阴极保护设备的状态,基于线型无线传感器网络建立了远程辅助监控系统,并提出了适合线型无线传感网的低能耗、高可靠协议组.协议组包括数据上行时采用的分簇融合链式多跳协议(CMCH),以及数据下行或报警发布时采用的单步唤醒泛洪协议(SRWF).CMCH协议基于线型无线传感网的能耗特征,在可靠传输的同时控制功率、融合数据以实现节能;SRWF协议在不同频段上利用射频唤醒机制依次启动相关睡眠节点完成信息转发,保证控制或报警信息发布的实时性.在OMNet++仿真平台上模拟了CMCH协议,并且监控系统已部署在某石油长输管道运行了2个月.结果表明,协议关键参数的选择对低能耗实现有重要影响;现场运行的传输可靠性达到了99％;无线传感网节点簇能量消耗相对均衡.     

多传感器多模型相互作用的数据关联方法

基于信息融合中的数据关联技术,在卡尔曼滤波基础上,结合相互作用多传感器多模型的概率数据互联算法,建立故障监测报警和现场传感器量测数据关联二者之间的关系,建立更具一般性的分布式传感器系统基础上的多传感器多模型,改进概率数据关联方法,以用于故障监测报警中相互作用的算法．并结合一个时变系统中空间位置传感器的故障诊断问题为例,运用多传感器多模型相互作用的数据关联方法进行仿真分析,研究此类故障判据的数据关联问题和数据关联算法的改进,研究表明相互作用多模型的概率数据互联改进方法不仅与有限维数的特定测量阈值相对应,而且直接针对故障模式,能够体现出动态模型的优点,可以与系统诊断知识相融合,为故障诊断的单步的、多步的、长期的预测预报提供依据．     

基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。