“世界屋脊”大地形坡面探测同化信息对下游天气的预警效应

采用WRF模式多时间层三维变分同化技术(3DVAR), 将青藏高原及其周边地区AWS自动气象站观测网多要素资料同化进数值模式的初始场, 对发生于2008年1月中国南方及长江中下游特大雪灾天气进行数值模拟试验. 由于青藏高原具有极其陡峭的大地形坡面, 且高耸于对流层中部, 故分布于高原大地形“坡面”不同高度的自动站网观测要素, 将与无线电探空探测获取的大气“廓线”信息存在着某种程度的关联性, 其不仅在观测点高度、梯度特征, 而且在观测时间频数、“定点”、“定高”及其同步性等方面均具有不同于平原自动站、常规探空的特殊功能优势. 高原大地形坡面自动站网信息同化场亦可提供高原东部下游天气系统高敏感区前兆性“强信号”, 并实现模式高原及周边区域初始场大气动力、热力三维结构客观化调整, 从而提升下游区域灾害天气系统模拟与预报能力. 研究表明, 青藏高原及其周边地区自动站的水汽、温度、气压等资料同化信息对于预报下游区域的降水预报至关重要.     

提高会话推荐多样性的SRL推荐系统模型

现有的各种推荐多样性定义难以体现用户在会话期内推荐项目的多样性,且现有的各种提高推荐多样性的方法通常以牺牲推荐准确率为代价.提出了会话推荐多样性的概念,分析了现有推荐系统会话推荐多样性偏低的主要原因是推荐树中存在过多的重复节点.设计了一种会话推荐列表SRL(sessionrecommendationlist)推荐系统模型,为每个活跃用户建立会话推荐列表,能够有效避免推荐树中出现推荐环路或弱推荐环路.通过MovieLens数据集测试表明,SRL推荐系统模型可以大幅度提高会话推荐多样性,同时也提高了推荐准确率.     

基于移动模糊推理的DoS攻击检测方法

通过对入侵检测中模糊技术应用和移动模糊推理方法的研究,设计并实现了基于移动模糊推理的DoS攻击入侵检测系统.首先,描述了移动模糊推理方法与模糊推理步骤;其次,详细阐述了用时间差与IP地址分布变化的DoS攻击检测方法与基于移动模糊推理的攻击检测系统,创建了用于检测的模糊规则,确定网络攻击.最后,把DoS攻击工具与DARPA 98数据集作为入侵检测数据集,对基于移动模糊推理的方法与现行方法进行测试,验证了所提方法的有效性.     

入侵检测中字符匹配系统的FPGA实现

在入侵检测系统中,由于基于软件的字符匹配系统受处理器性能与软件串行执行等因素影响,处理速度有限,故设计并实现了基于FPGA的字符匹配系统.以硬件电路的实现方式提升处理性能,并采用了适合于FPGA运算的XORHash算法快速计算地址,从地址中取数据进行匹配,并实现数据的并行处理.通过在原有入侵规则实现逻辑上进行修正,实现规则的更新,通过预处理对冲突的模式串单独匹配解决了冲突.实验结果显示,系统的数据处理能力达到了129Gbps,为软件方法的35倍以上.当处理更多Snort规则时,系统吞吐量不受影响,资源的消耗增加很少.