一种新的基于相关性的层次型分布式入侵检测模型

针对传统的分布式入侵检测模型的局限性,提出了一种新的基于相关性的层次型分布式入侵检测模型,有效地解决分布式模型中通信代价和检测准确性的矛盾。核心思想是:检测代理间的协作程度应该和其相关性成正比。通过量化检测代理间的相关性,将整个分布式系统分割成多个高度相关的子系统,而子系统间通过动态代言人机制进行协作,有效地减少分布式系统中低价值的通信。最后从理论上证明了有效性和高效性。     

一个自适应网络入侵检测和防御系统的研究与实现

针对目前入侵检测系统入侵检测准确性低，误报率高，在检测到入侵时只能被动响应，不能采取积极主动的防御措施等特点，提出一个具有自适应、主动响应能力的网络入侵检测和防御系统模型，称为anidp。并详细讨论该模型的体系结构、特点以及实现技术等。     

一种基于方向检测的等高线分离方法

提出了一种地形图上等高线分离方法,方法建立在基于方向检测的线宽识别算法基础上,使等高线分离具有很强的宽度敏感性,同时由于在线宽识别过程中考虑了等高线的空间连续性,方法具有很好的分离效果.实践证明,算法可以为等高线进一步矢量化提供高质量的底图,减少等高线自动矢量化的后续编辑工作量,具有很强的实际意义和理论价值.     

一种基于半监督学习的入侵检测算法

针对无监督的入侵检测检测效率较低,而有监督入侵检测算法不能有效的检测异常攻击,提出一种半监督学习的入侵检测算法,新算法先用有标记数据进行初始聚类,然后利用初始聚类指导未标记数据聚类,最后使用K近邻算法对仍没有确定类别的未标示数据对异常进行检测,结果表明,改进后算法的效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。     

一种基于面积对称模型的土地利用/覆被真伪变化图斑检测方法

不同时相土地利用/覆被数据间的空间配准误差,是产生土地利用/覆被伪变化图斑的一个主要原因。本文从土地利用/覆被原始图斑与其相邻的变化图斑间的空间关系角度,提出了由同一原始图斑产生的土地利用/覆被伪变化图斑的面积对称理论,设计和实现了针对因空间配准误差而导致的土地利用/覆被伪变化图斑自动化检测模型,并以内蒙古自治区通辽市奈曼旗1980年和2000年两期土地利用/覆被图对该模型进行了实验模拟。结果表明：当两期数据的空间配准误差不超过原始影像1个像元时,总体检测精度达到90%以上;误差不超过5个像元时,总体检测精度达到80%以上;误差不超过原始影像10个像元时,总体检测精度达到70％以上。同时,由于运行时唯一需设定的面积对称系数阈值可设为0.2-0.4（默认设为0.3）,该检测模型可适用于由空间配准误差引起的伪变化图斑的自动检查,可满足由于空间配准误差所引起土地利用/覆被伪变化图斑剔除的需求。     

基于PCA和LOGIT模型的网络入侵检测方法

针对高维度网络数据进行多类攻击行为检测的需求,提出一种基于PCA和Logit模型的网络入侵检测方法,通过PCA对网络数据降维、简化数据集和多项式Logit模型实现对不同攻击行为的识别并判别其类型。实验结果表明,方法在网络入侵识别上具有较理想的效果。     

一种基于人工免疫网络聚类的入侵检测方法

提出了一种基于自适应半径免疫算法(ARIA)的入侵检测方法.ARIA训练得到的抗体网络充分保留了原始数据的密度分布信息,具有准确的空间形态;再用最小生成树算法和zahn划分标准对抗体网络细胞聚类,聚类得到的簇被标记为正常或异常并用于网络异常检测中.对KDD CUP 99数据集的实验结果表明:相对于基于aiNet的入侵检测方法,新的算法检测率高、误报率低,能够有效识别KDD中的已知攻击和未知攻击.     

一种改进的图像边缘检测算法

对传统的微分边缘检测算法的缺陷进行分析和评价,并针对微分边缘检测算法的缺陷,提出了一种改进的边缘检测算法。新算法摈弃了传统边缘检测算法中将每个像素单独进行考虑的模式,而是将待检测像素及与其相邻的像素作为一个整体来考虑,通过将待检测像素为中心的某个领域进行整体计算,得出能够反映这个领域性质的某些参数,并以此作为边缘检测的判据,进行检测。此算法充分考虑到了中心像素与周围像素之间的关系,从而增加了梯度运算的可靠性。实验表明：新算法能够检测到更细的边缘,并且在椒盐噪声的情况下要优于常用的微分边缘检测算法。     

一种基于神经网络的确知信号检测技术

建立在统计信号处理理论基础上的相关检测器和匹配滤波器取得了广泛的应用,但两种模型都是建立在对实际通信信道线性化近似基础上的,在适应信道的非线性变化方面有所不足.利用神经网络自适应、非线性和高速并行运算的特点,在此提出了一种结构简单有效的神经网络接收机,并可推广到其他确知信号.     

网络安全动态防御体系研究及应用

在分析P2DR2模型的基础上,阐述了发展网络安全动态防御体系的重要性,讨论了其功能需求,提出了改进的IDS分析响应系统模型,并以其为核心构建了网络安全动态防御体系,还讨论了实现的关键技术并给出了应用实例.     

Optimal spatial allocation of initial attack resources for firefighting in the republic of Korea using a scenario optimization model

【Title】

This study explores the optimal spatial allocation of initial attack resources for firefighting in the Republic of Korea. To improve the effectiveness of Korean initial attack resources with a range of policy goals, we create a scenario optimization model that minimizes the expected number of fires not receiving a predefined response. In this study, the predefined response indicates the number of firefighting resources that must arrive at a fire before the fire escapes and becomes a large fire. We use spatially explicit GIS-based information on the ecology, fire behavior, and economic characterizations important in Korea. The data include historical fire events in the Republic of Korea from 1991 to 2007, suppression costs, and spatial information on forest fire extent. Interviews with forest managers inform the range of we address in the decision model. Based on the geographic data, we conduct a sensitivity analysis by varying the parameters systematically. Information on the relative importance of the components of the settings helps us to identify “rules of thumb” for initial attack resource allocations in particular ecological and policy settings.     

基于MetaOD模型选择的岩土工程数据异常检测方法

岩土工程现场及室内参数测试数据是工程施工、设计、评价的基础。异常数据的存在往往会误导施工、设计等参数的确定, 数据异常检测是确保工程安全可靠的最基本但极为重要的工作。针对传统异常检测算法没有模型选择这一过程而导致检测的盲目性, 提出了基于元学习的异常检测算法(meta-learning outlier detection, MetaOD)和数据挖掘算法相结合的异常检测模型体系。该体系首先根据数据的特点选择适合不同数据类型的初始模型类型及其参数, 并对选择出的同类型算法的参数进行求均值处理; 然后再采用遴选出的算法进行数据异常诊断, 进而提高异常检测的准确性。为了评估模型的有效性, 采用加州大学欧文分校提出的机器学习检验数据集(glass数据集)进行检验分析。结果显示, 采用该模型体系进行异常检测时查准率达到96.41%, 远高于其他检测算法。最后, 应用该模型体系对澳门花岗岩单轴抗压强度数据集和均昌隧道的地下水位监测数据进行了异常检测分析, 并分别识别出9个和10个异常点。      

Win32平台下PE病毒研究、实现及防范

详细剖析了时下较流行的Windows 32位操作系统平台下最为常见的PE病毒机制,从一个病毒编写者的角度展示病毒基本原理,并以此为契机从而做到更好的防范病毒.介绍了Windows病毒的基本技术并实现一个感染正常EXE文件的病毒程序,总结并展望病毒技术并通过对PE病毒的研究,总结Windws PE病毒防范技术.     

基于Windows下溢出漏洞扫描技术的网络渗透分析与实现

网络渗透技术在信息安全领域里扮演着重要的角色。漏洞扫描技术是网络渗透最基本的技术之一，对目前流行的几种网络渗透技术进行了介绍，对漏洞扫描技术的分类和实现进行了分析，对Windows下的溢出漏洞扫描方法进行了研究，并就WinE000的PNP溢出漏洞（MS05-039）的扫描进行分析和代码实现。     

成都风湿发病的气象分析

应用数诸天气学的方法，对风湿病发生时的气象条件和天气系统进行分析归纳，得出成都地区风湿发生的高峰期主要是春末夏初，秋末冬初，风湿的发生主要与气象因子中的相对湿度，温度及其变化有很大的关系。成都地区与风湿发作的有关天气系统有西南低涡、南支槽、蒙古高压、高原低涡、高原切变线等，且在冷锋过境或持续低温阴雨的天气形势下会诱发风湿病发作，由此可通过数据统计的方法和天气学的方法来预测风湿病发病期，为预防风湿病提供依据。     

飞机积冰防御系统及其模糊综合评判

基于系统安全分层次模型(Reason模型),设计出减少积冰对飞行安全影响的积冰防御分层次系统,利用层次分析法(AHP法)确定测评指标权重集,并采用模糊综合评判法建立了积冰防御系统综合评估模型,旨在避免人为因素的主观片面性.计算结果表明,系统综合评判等级为较好.     

基于粗集理论的教学质量评价模型研究

为了克服用线性模型对教学质量进行评价存在的不足,提出一种基于粗集理论的智能专家系统作为教学质量评价的模型。利用Salvatore Greco等提出的补齐算法,可以将知识表达系统中缺失的数据进行补齐。实例数据表明,该模型在保持教学质量评价模糊性的同时,能对教学质量做出比较一致的评价。     

Combination of ecoprofile and least-cost model for eco-network planning

The protecting requirements and functional connectivity of species in isolated habitat patches are crucial factors of eco-network planning.This study aimed to improve the method of eco-network planning for species conservation.Ecoprofiling was used to group the species by similar behavior types,namely,choice of ecosystem,area requirement,and short distance dispersal abilities.A least-cost model was used to simulate the optimal corridor location to maintain functional connectivity.A combination of ecoprofile and least-cost model was hired to develop an eco-network that promoted species conservation.A case study was also conducted in Bei-jing,China.In addition to the required ecosystem,habitat area is an important parameter for habitat extraction.Habitat area can remove noise habitat patches because of lacking area.Short-distance dispersal can be used to identify corridor requirements and avoid unneces-sary building requirements.Species with various dispersal abilities exhibit significant differences in terms of corridor length and loca-tion requirement.Habitat isolation is the main threat for weakly mobile species,and habitat loss is the major risk of mobile species pro-tection.Different species groups also exhibit distinct landscape pattern demands for an eco-network,and the eco-network planning based on specific species can not protect other species.We proposed that a combination of ecoprofile and least-cost model improved the efficiency of species conservation by eco-network planning.     

A model of cluster and discrimination for fisheries science

The present paper is an introduction of a universal model of cluster and discrimination in the field of fisheries science. The mathematical principle and algorithm are described and the application results analysed. This model is called “weighted generalized distance” method, based on the principle of “minimum distance”. For different types of data, different methods are put forward. The quantitative attributes are standarized by “norm” method and the qualitative attributes are quantified by indicative value based on Shannon's information theory to locate the specimen in the coordinates. An approach by progressive readjustment of pivotal points is employed for the cluster rational. Finally, any new specimen can be discriminated by the principle of “minimum distance”, too.