基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于曲线段对称点的辅助射击训练系统的靶心定位

提出了一种基于曲线段对称点的射击系统靶心定位算法,该算法通过计算靶图的对称点,能够准确地计算靶心,具有对边界噪声不敏感的优点,速度上满足实时处理的要求,即使在信息量严重丢失情况下,也可以得到良好的效果.仿真实验证明了所提算法的有效性.     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

高可靠In-VM隐藏进程对抗检测方法

通过隐藏进程执行恶意代码是信息攻击的一种重要手段,目前虚拟化平台中In-VM隐藏进程检测方法还存在被绕过和相关数据被篡改的可能性,针对这一问题,提出了一种高可靠In-VM隐藏进程对抗检测方法.该方法利用In-VM模型,通过改进虚拟化内存保护机制保护隐藏进程检测代码及其相关内核数据,确保其不被恶意篡改;通过准确劫持系统调用函数,并结合交叉视图方法检测隐藏进程,确保隐藏进程的检测算法无法被绕过.实验选取并构建多种典型的Rootkit隐藏进程,结果表明,该方法可以检测各种Rootkit隐藏进程,其隐藏进程检测代码及其相关数据无法被恶意篡改,检测算法和内存保护机制无法被绕过,而且改进的虚拟化内存保护机制对系统的性能影响更小,方法的可靠性高,实用价值大.      

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

用柱后衍生荧光测定法检测食品中土霉素和四环素残留

应用高效液相色谱(HPLC)对动物性食品中土霉素(OTC)和四环素(TC)进行测定,样品经含乙二胺四乙酸二钠的丁二酸钠缓冲液除蛋白后,由SPE-C18小柱提纯净化,经ODS-C18柱分离后,用8%氧氯化锆溶液柱后衍生,与锆离子的螯合物在激发波长(Ex)406nm和发射波长(Em)515 m处检测.实验优化了锆试剂的浓度和柱后衍生的条件,提高了检出的灵敏度,土霉素和四环素的回收率分别为89.59%和92.59%,变异系数(CV)分别为4.98%和6.74%.土霉素和四环素的最低检出浓度(信噪比51)分别为3μg/L和5 μg/L,线性范围为0.01～10g/L,土霉素和四环素的相关系数分别为0.999 9和1.000 0.     

置换混叠信号的盲检测和分离

针对观测信号相互置换的情况,从盲源分离的角度研究置换混叠信号的盲检测与分离问题,给出了置换混叠信号的数学模型,提出了基于特征域可分的置换混叠区域检测方法,根据频谱特性和局部相关性分别提出了正弦置换混叠信号和置换混叠图像的盲检测与分离算法. 实验结果表明,该方法能有效应用于置换混叠信号的检测.     

Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进

探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.     

基于内部网络安全的防火墙系统的改进

针对传统的边界防火墙不能防范来自内部的攻击、效率较低和故障率高、网络应用受到结构性限制等问题,提出了把分布式防火墙系统和分布式入侵检测系统结合在一起的安全防御系统.由防火墙进行访问控制,入侵检测系统检测入侵行为并反馈入侵信息,中央控制平台对各模块统一管理和配置,从而为内部网络提供了立体的、多层次的防御.     

Online Distributed Fault Detection of Sensor Measurements

In wireless sensor networks (WSNs), a faulty sensor may produce incorrect data and transmit them to the other sensors. This would consume the limited energy and bandwidth of WSNs. Furthermore, the base station may make inappropriate decisions when it receives the incorrect data sent by the faulty sensors. To solve these problems, this paper develops an online distributed algorithm to detect such faults by exploring the weighted majority vote scheme. Considering the spatial correlations in WSNs, a faulty sensor can diagnose itself through utilizing the spatial and time information provided by its neighbor sensors. Simulation results show that even when as many as 30% of the sensors are faulty, over 95% of faults can be correctly detected with our algorithm. These results indicate that the proposed algorithm has excellent performance in detecting fault of sensor measurements in WSNs.