基于序优化的嵌套分区算法

介绍了嵌套分区算法(NP)的基本思想,从理论上分析了NP算法的计算效率,提出了提高其优化效率的途径.介绍了序优化算法(OO),并将序优化的思想引入嵌套分区算法的可行域确定和希望指数选取算子中,给出了复合嵌套分区算法(OONP)的寻优思路.OONP算法将序优化思想集成到嵌套分区算法框架下,把两者的指数收敛能力结合起来,具有科学性和可行性.通过优化算例验证表明,该算法大大提高了优化效率.     

一种基于主机实时流量的安全评估方法

在分析影响服务可用性网络攻击导致网络流量异常改变的基础上，提出了一种主机网络实时流量的安全状况评估方法．首先，在固定时间窗口内选择一组能够体现网络流量统计特征的统计量作为评估测度，在大样本的基础上运用信息增益方法确定不同测度对评估结果影响的重要性．其次，采用层次加权方法，并将评估结果作为归一化异常度值，对主机网络的实时流量进行评估．实验结果表明，这种方法能够对蠕虫、DIDoS、DoS攻击引发的异常流量进行合理评估，并且对引起网络流量异常改变的新攻击有良好的评估效果．     

基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测

针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测新方法．该方法以程序正常执行过程中产生的系统调用序列为研究对象，建立计算机的正常程序行为模型．在入侵检测时，先对测试的系统调用数据用滑动窗口划分得到短序列，再根据正常程序行为的隐马尔可夫模型求得每个测试短序列的输出概率，如果系统调用短序列的输出概率低于给定阈值，则将该短序列标定为“不匹配”，如果测试数据中不匹配的短序列数占总短序列数的百分比超过另一给定阈值，该模型就认为此程序行为异常．实验结果表明，与Forrest和Lee的方法相比，所提方法的检测率的最大提高率可达590％．     

获得爬升约束机组组合问题可行解的新的系统方法

根据具有爬升约束机组组合可行的充分必要条件,在Lagrangian松弛方法的框架下,给出了一种获得具有爬升约束的机组组合问题可行解的重新寻经的新的系统方法.当利用充分必要条件判断对偶机组组合不可行时,则利用对偶解的信息重新选择非爬升约束机组的动态规划的路径,即调整它们的启停序列,使之满足充分必要条件,最后以此解决经济分配问题.该方法可使爬升约束机组重新参与经济分配,因而扩大了获得可行解的范围,改善了可行解的经济性.对2个分别具有5台和10台机组的电力系统的测试结果表明,所提方法是有效的,利用它可扩大获得可行解的范围,改善可行解的经济性.     

一种分布式超高级实时控制语言

本文提出了一种分布式超高级实时控制语言FOFIB(Function Blook Fill-In-the-Blank).描述了实现该语言的四个系统程序.通过合理的方案选择,FOFIB具有面向控制功能,使用方便,通信透明,支持多任务并发执行,兼顾连续量控制和顺序控制等特点,不仅为分布式控制系统用户提供了有力的开发工具,而且为实现分布式环境下的高级控制策略创造了条件.     

一种基于证明树反演的安全漏洞定位方法

针对Web应用中普遍存在SQL注入漏洞等问题，提出了一种基于证明树反演的漏洞定位方法．该方法可对攻击产生的根源直接进行源代码的漏洞挖掘，其核心思想是：通过在脚本中反向追踪数据库操作所涉及的变量来检验其是否受到外界的影响，从而达到控制数据库操作的安全隐患．实验结果表明，所提方法能够准确验证53．8％的数据库操作的安全性，对于不能做出自动判定的风险操作，则能给出变量的依赖关系．该方法适用于以各种脚本语言和数据库系统搭建的Web应用平台．     

单水库汛期分段线性调度的在线策略与分析

针对汛期内洪峰到达水库时刻不确定情形下如何调度水电站库容以最小化水电站汛期内总损失的问题,设计了放水速率可变的多时段水电站在线调度策略。该策略基于在线竞争分析的方法,平衡了水电站低水位发电与弃水两方面的损失,使得洪峰在任意时段内到达水库造成的水电站汛期内总损失上限相等且最小;给出该策略相对于离线最优策略的竞争比并证明策略最优性。实际水库的仿真实验结果表明,竞争比的大小只与在线损失有关,当且仅当库容均匀变化的区间长度相等且洪峰在各个调度区间的端点处到来造成的损失相等时,水电站汛期在线总损失上限最小。与传统调度策略相比,在线调度策略有效降低了损失及损失上限值,损失平均降低了7.09%。     

动态短信通信复杂网络演化模型研究

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化以及节点的退出,更细致、真实地刻画了短信网络的动态演化特性.实验结果显示,该模型所生成的网络规模表现出有增有减的动态演化过程,与现实情况相吻合,能够更加客观地模拟与刻画短信复杂网络的特征与演化状况.     

采用用户名相似度传播模型的线上用户身份属性关联方法

针对用户跨线上行为复杂多样难以融合监控的问题,提出了基于用户名相似度传播模型的线上用户身份属性关联方法。结合中文社交网络中用户名的特征,将用户名中的中英文字符进行分离,并采用贪婪算法分别求取不同用户名之间的中英文字符串的最大公共子串,以此实现含中英文字符的用户名相似度的计算;结合用户线上的好友结构网络,仅利用一阶邻居的用户名相似度求解用户对的匹配度,由此不但实现了用户名相似度沿网络结构的快速传播,也大幅度地降低了匹配算法的计算复杂度。结合所收集的新浪微博和人人网中用户身份属性数据的实验结果表明:新提出的字符串匹配算法将用户名匹配准确率提升了近30%,传播模型也大幅度地减少了用户名匹配的计算量,分析结果不但可以实现用户跨线上应用行为的关联融合,也对网络舆论控制和行为监管具有重要的参考价值。