基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法

考虑到虹膜识别的非线性和小样本的特点,以及小波包分解具有的分析高频特征信息的优势,提出了一种基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法.首先对虹膜图像实行分窗小波包分解,再对各窗口的子带图像做筛选处理;然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像做进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征;最后利用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明了该算法的有效性.     

串算法

1985年Z．Galil提出计算机科学中的一些问题（其中一些问题至今未完全解决）,促进了串算法研究。本书是一本关于串处理和模式匹配的专著,给出有关算法及其正确性证明、复杂性分析及可实现性,并且提供了一些实例,它们涉及自然语言的自动处理、分子序列分析及结构数据库管理等问题。书的前身是作者对计算机科学和软件工程专业研究生的讲稿,现版本是按2001年法文版英译。     

一种基于中文Deep Web的属性相似度计算方法

随着中文网站数量的日益庞大,中文的Deep Web信息集成已成为网络信息领域的焦点。属性相似度计算是Deep Web信息集成中模式匹配的关键一步。该文根据中文查询接口中的属性词汇常常表现为1-3个词语构成的短语的特点,提出一种更有效的基于《知网》的属性相似度计算的方法,使属性匹配的准确率得到大幅度提高。     

基于Snort的校园网入侵检测系统研究与应用

面对庞大复杂的互联网环境,传统安全防御技术受到严重威胁与挑战,网络入侵检测系统已成为安全系统中重要的组成部分。本文通过对入侵检测系统以及开源Snort架构的研究分析,构建并实现了一个校园网入侵检测系统。     

基于SVM的金融类钓鱼网页检测方法

针对金融服务领域面临的严峻信息安全挑战,以及现有钓鱼网页检测方法的不足,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的金融类钓鱼网页检测方法.采用网页渲染去除常见的页面特征伪装,提取统一资源定位符(uniform resource locator,URL)信息特征、页面文本特征、页面表单特征以及页面logo图像特征,构建特征向量训练SVM分类器模型,实现对金融类钓鱼网页的识别.在特征提取过程中,利用适合中文的多模式匹配算法AC_SC(AC suitable for chinese)提高文本匹配效率,并采用加速鲁棒特征(speeded-up robust feature,SURF)算法实现logo图像的特征提取与匹配.多方法实验结果对比表明,该方法针对性更强,能达到99.1％的检测准确率、低于0.86％的误报率.     

Deep Web中基于关联规则的整体模式匹配

不同于Surface Web的信息获取方式,Deep Web中用户需通过查询接口才能得到其中的数据.查询接口一般形成属性间复杂的m∶n匹配.为统一相同领域的查询接口,提出了一种基于关联规则的匹配方法,从整体上双重匹配成组属性和同义属性,很好地实现了同一领域中查询接口的整合问题.特别对于大量的数据源时,无论是准确率还是效率都比传统的方法有很大的提高.     

模式匹配算法性能对比试验结果在入侵检测系统中的应用

在分析入侵检测系统中常用的模式匹配算法的基础上,通过实验对3种常用的模式匹配算法进行性能分析,得出3种算法各自的最佳适用场合,可为模式匹配算法的选择和改进提供指导.     

基于逻辑语义流图的Win32 PE病毒检测方法

通过详细分析Win32 PE病毒程序的搜索模块和传染模块,提出基于逻辑语义流图的病毒检测方法。该方法总结Win32 PE病毒的语义特征构造出病毒模式库,提取模式库中模式集与目标文件逻辑流图的节点集进行模式匹配,同时利用病毒程序和正常程序语义特征的差异性,达到检测病毒的目的。模拟实验选择4种病毒作为样本来确定阈值,并对80个正常PE文件和45个含PE病毒的文件进行检测,结果表明,选择合适的阈值可以有效检测出PE病毒。     

基于Snort的入侵检测系统的改进

在高速网络中,提高入侵检测系统检测速率和效率是目前入侵检测系统需要解决的主要问题。本文对snort的数据包捕获机制libpcap和检测引擎进行分析,根据其所存在的局限提出改进方法。     

基于协议分析的入侵检测系统的研究

传统基于模式匹配的入侵监测系统存在计算量大、准确率低等缺点。网络协议是网络入侵检测系统中的关键技术,主要是对网络层和传输层协议进行分析。该文在协议分析的基础上,提出了基于协议分析的新的入侵检测系统。提高了入侵检测系统的检测速度、准确性并减少了系统的漏报和误报。