一种利用程序行为分析的rootkit异常检测方法

提出了一种基于程序行为截取与分析的rootkit异常检测方法,该方法首先捕获软件行为和检测行为痕迹,然后采用基于隐Markov模型(HMM)的异常检测算法分析所获得的行为数据,从而检查出隐藏于操作系统中的rootkit.实验结果表明,该方法能有效检测出rootkit,具有高检出率和低误报率的特点,适用于计算机操作系统内的rootkit检测.     

一种多变量公钥算法的优化方案

针对多变量公钥体系的一些主要问题,提出了一种高效的优化实现方案.首先化简域L模幂运算,提出矩阵化方法,将庞大的模幂次数分解成矩阵形式并进行整合优化;基于BitSlice和复舍域分解的思想,提出一种用于64位处理器的域K乘法优化方法;提出稀疏矩阵LU压缩编码方法,减少私钥矩阵的存储空间;将以上优化算法在SFLASH签名算法上予以验证.与NESSIE官方数据相比,签名速度提高了2倍,验证速度提高了2倍,私钥存储空间减少了一半.     

科尔沁沙地地区地表温度的确定和分析

利用2001年夏季和2002年春季在内蒙古科尔沁沙地开展的近地面层微气象观测资料, 计算和分析了流动沙丘下垫面地表温度及特征规律。在不同土壤深度间土壤性质分层均匀的假设下, 对不同实测土壤温度进行离散傅立叶变换, 结合土壤热传导方程, 由土壤温度主频振动振幅衰减与位相差计算的土壤导温率具有较好的相关; 利用不同深度土壤导温率关系和土壤温度主频及各谐波振动的振幅与位相推算地表温度, 由5 cm和10 cm土壤温度测量值计算的地表温度相关性较好。土壤温度振动日振幅随深度按指数衰减, 80 cm深度处地温值的日变化较小。     

戈壁下垫面空气动力学参数确定的再研究

提出一种确定地表粗糙度z₀的方法。该方法仅需利用精细风廓线资料进行计算,误差较小,尤其适用于近中性层结观测较困难的情况。根据2006年夏季河西走廊戈壁地区的大气边界层观测资料,利用该方法确定的z₀为0.60mm左右,和前人方法计算结果0.78mm接近,证实了此方法和z₀数值的可靠性和可信度。此外,由于不同测量高度代表不同区域尺度上的特征,地表粗糙度的确定还应考虑风廓线的观测高度及分布状态。     

基于因特网远程故障诊断系统架构

提出了基于因特网远程故障诊断 IRD的基本概念和架构 ,系统阐述了 IRD的含义、主要特性、基本功能、系统组成和工作模式 ,介绍了一个基于 B/S三层结构的计算模型 .建立了一个 IRDS原型 ,证明了实现这个架构的有效性     

天津南部地区平流雾过程塔层气象要素特征分析

利用天津255m大气边界层气象铁塔观测资料,分析了2006年2月平流雾天气过程塔层气象要素演变特征。结果表明：西南暖湿气流为平流雾的形成和长时间维持提供了逆温和湿度条件,平流雾形成前4个小时,西南暖湿气流突然增强。深厚平流雾形成时,低层大气呈弱不稳定层结;雾形成和发展期间,低层大气维持增湿和双层逆温层结,风场减弱,风向切变增强;冷空气产生的下沉逆温使低层雾得以维持较长时间,西北干冷空气的逐层入侵导致平流雾从高到低逐步消散;雾消散期间,雾体低层呈现出超绝热递减层结特征。分析还显示：平流雾过程中,温度廓线特征与雾体厚度关系密切。     

人事选拔情景判断测验作假的实证研究

选用情境差异范式,以情景判断测验为实验材料,以140名大学生为被试,探讨警告以及标准识别能力对考生作假的影响.结果表明,情景判断测验中存在作假现象.标准识别能力显著正向预测作假.警告与标准识别能力的交互作用可预测作假,对于标准识别能力较高的考生,警告不但不能减少作假,反而助长作假;对于标准识别能力较低的考生,警告无明显作用.     

抛物型积分-微分方程的有限体积数值模拟与误差估计

采用有限体积方法对抛物型积分-微分方程进行数值模拟。提出了有限体积格式,并通过严格的数值分析,得到了最优的L2模误差估计．     

基于能值生态足迹的丘陵区生态安全变化态势分析——以江西省九江市为例

准确测度区域生态安全态势对于社会经济可持续发展、实现生态文明具有重要的现实意义.以江西省九江市为例,采用能值生态模型计算了九江市2007—2018年的能值生态足迹和生态承载力,结果表明,九江市人均能值生态足迹从2007年的5.00 hm2/cap上升到2018年的7.27 hm2/cap,且生态赤字呈上升趋势;采用灰色模型预测九江市2023年的人均生态赤字将达到8.31 hm2/cap,持续存在的生态赤字表明九江市生态压力处于超负荷状态.为实现区域生态安全,迫切需要落实生态文明,发展清洁能源,提升资源利用效率,保护生物多样性,践行区域可持续发展.     

均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方（least mean square,LMS）算法在时变信道的最小稳态均方偏差（mean square deviation,MSD）由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方（multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS）算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。