基于特征选择的网络入侵检测模型研究

为了有效从收集的恶意数据中选择特征去分析,保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究。但目前方法是采用遗传算法找出网络入侵的特征子集,再利用粒子群算法进行进一步选择,找出最优的特征子集,最后利用极限学习机对网络入侵进行分类,但该方法准确性较低。为此,提出一种基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法。该方法首先以增强寻优性能为目标对网络入侵检测进行特征选择,结合分析出的特征选择利用特征属性的Fisher比构造出特征子集的评价函数,然后结合计算出的特征子集评价函数进行支持向量机完成对基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法。仿真实验表明,利用支持向量机对网络入侵进行检测能有效地提高入侵检测的速度以及入侵检测的准确性。     

网络入侵检测系统警报过滤算法设计

网络入侵检测系统OqIDS）大量的警报数据使得安全管理员在进行安全评估时，需要花费大量的精力，分析效率极低。NIDS之所以会有这样大量的警报数据主要是由于误报、重报或信息冗余度太大造成的。很多误报是可以找到原因或规律的，可以设计一种过滤算法将有规律的误报过滤掉，从而减少误报。在IBM苏黎世研究实验室相关研究工作的基础上，设计出了一种基于规则的警报过滤模型和算法。其模型见图1。     

入侵检测系统的研究现状及发展趋势

入侵检测系统（IDS）是一种基于主动策略的网络安全系统。本文针对目前网络发展现状，分析了入侵检测系统的现状存在的问题及发展趋势。     

大数据环境下网络非法入侵检测系统设计

大数据环境下,非法入侵检测是保证计算机安全的重要手段。通过非法入侵检测,保证计算机免遭网络中木马病毒等的攻击,因此对大数据环境下网络非法入侵检测进行系统设计是必要的。目前大多数网络非法入侵检测系统是通过归纳当前网络非法入侵检测系统存在的优缺点,指出网络非法入侵检测系统存在的问题,确定其发展方向。但这种方法存在系统结构复杂,不利于维护和使用的问题。为此,提出一种基于PB神经网络的大数据环境下网络非法入侵检测系统设计方法,首先在分析大数据环境下网络非法入侵检测系统功能的基础上,对系统的模块进行设计,并分析各模块所实现的功能,在此基础上,对大数据环境下网络非法入侵检测系统的性能指标、采样芯片、USB接口控制芯片、FPGA、电源管理芯片等硬件进行设计选型,完成系统的硬件设计,并且通过PB神经网络算法提高大数据环境下网络非法入侵检测系统检测的准确性,并给出基于BP神经网络算法的入侵检测实现过程,从而实现大数据环境下网络非法入侵检测系统设计。实验证明,所提方法设计的大数据环境下网络非法入侵检测系统运行速度较快,能够及时准确对网络非法入侵行为进行检测,推动该领域的研究发展。     

基于BAM网络的航空雷达在线入侵诊断方法研究

针对传统的航空雷达网络面临的入侵威胁,以及雷达网络存在的入侵诊断检测效率较低,数据匹配速度较慢等问题,提出了一种基于BAM网络的航空雷达在线入侵诊断方法,构建航空雷达在线入侵诊断模型,对航空雷达网络中的外部数据进行预处理,并获取数据特征以及数据特征的可辨识属性矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有特征向量,从而使入侵检测算子的匹配量减少,以此提升数据匹配效率,实现对外部入侵数据的过滤检测,从而对雷达数据网络进行在线监控,有效抵御外部异常数据的入侵,保证了航空雷达网络的安全性。仿真结果表明本文方法有效提高了航空雷达网络的在线数据检测匹配速度,诊断准确率达到93.3%,且对航空雷达的入侵诊断检测效率、误报率、漏报率等方面都有明显改善。     

基于可视化图形特征的入侵检测方法

入侵检测是保障网络安全的重要措施,网络攻击手段的多样性和隐蔽性不断增强导致入侵检测愈加困难,迫切需要研究新的入侵检测方法。结合可视化技术和k近邻分类算法,提出一种基于图形特征的入侵检测方法。采用信息增益方法对原始特征进行排序选择,并进行雷达图可视化表示,提取雷达图的图形特征构成新的数据集并送入k近邻分类器进行训练和测试。通过KDDCUP99数据集仿真实验表明,该方法不仅能直观显示攻击行为,而且获得较好的攻击检测性能,对DOS攻击的检测率可达97.9%,误报率为1.5%。     

基于萤火虫群优化支持向量机的网络入侵检测方法

为了解决支持向量机(SVM)方法应用于网络入侵检测中存在的参数设置和由样本不均带来的分类面偏斜问题,文章提出了一种基于萤火虫群优化支持向量机(GSO-SVM)的解决方案;算法在进行参数寻优的同时增加了修正因子,实现对分类面的修正,并采用萤火虫群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力;在DARPA数据集上的检测精度达到97.33%,优于SVM和SVDD方法;实验结果表明文章提出的方法能够有效提高入侵检测模型的泛化性,降低误报率和漏报率。     

基于双向联想记忆网络的航空雷达在线入侵诊断方法研究

针对传统的航空雷达网络面临的入侵威胁,以及雷达网络存在的入侵诊断检测效率较低,数据匹配速度较慢等问题,提出了一种基于双向联想记忆网络的航空雷达在线入侵诊断方法,构建航空雷达在线入侵诊断模型,对航空雷达网络中的外部数据进行预处理,并获取数据特征以及数据特征的可辨识属性矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有特征向量,从而使入侵检测算子的匹配量减少,以此提升数据匹配效率,实现对外部入侵数据的过滤检测,从而对雷达数据网络进行在线监控,有效抵御外部异常数据的入侵,保证了航空雷达网络的安全性;仿真结果表明文章方法有效提高了航空雷达网络的在线数据检测匹配速度,诊断准确率达到93.3%,且对航空雷达的入侵诊断检测效率、误报率、漏报率等方面都有明显改善。     

基于节点生长马氏距离K均值和HMM的网络入侵检测方法设计

传统的网络入侵检测方法存在着检测率低和无法进行在线检测的问题, 为此设计了一种基于节点生长马氏距离K均值和HMM的网络入侵检测方法;首先,给出了入侵检测系统框图,然后,以马氏距离为评价准则,提出了一种节点根据距离阈值进行自适应生长的K均值算法以实现样本的聚类,得到样本属于各攻击类型的后验概率,并采用此后验概率来初始化HMM中的初始矢量分布、状态转移概率和观察值概率等参数,通过前向评估准则和后向评估准则对HMM模型进行训练,从而获得了HMM检测模型,将样本输入到各检测模型中并将概率最大的检测模型作为其攻击类型;仿真试验表明所提方法能有效地实现网络入侵检测,不仅具有较高的检测率,而且具有较低的误检率和漏检率,是一种有效的网络入侵检测方法。     

视觉测量仿真系统及其网络布局优化研究

为了便于在开展测量前对测量方案和各环节进行分析、评价,设计了完整的视觉测量仿真系统,该系统可以为测量任务提供摄影网络布局、精度分析、测量模拟等多项功能。由于多站位、多角度的网络布局结构是提高视觉测量精度和可靠性的重要手段,对仿真系统中网络优化的目标、原理和方法进行了研究,针对网络优化设计了遗传算法。通过在薄膜充气可展开天线面形测量中的应用,证明了该系统的可行性。     

嵌入式网络数字带宽测量监控系统设计与实现

网络带宽表征网络传输信息的能力,是衡量网络服务质量的重要指标。为了实现对网络数字带宽测量的低成本和网络化的需求,提出了一种基于嵌入式系统的网络数字带宽测量监控系统设计与实现方法,依据以太网为基础,由带宽测量模块、采用MIC29302BU芯片为核心的电源模块,基于EEPROM芯片的网络接入模块、嵌入式网络数字监控系统自检模块以及模数转换模块组成,分析了该系统进行网络数字带宽测量的流程以及具体的实现程序代码。实验结果说明,该监控系统实现了对海量数字带宽的准确测量,并且具有较高的监控效率和精度。     

多媒体技术环境下嵌入式网络视频监控系统研究

随着视频技术、网络技术与数字技术的飞速发展,多媒体混合应用向数字化与网络化转变。嵌入式网络与多媒体技术二者相结合的优势愈加明显。现代日常生活工作中,视频监控系统已成为保障生活、工作、学习安全、维护正常秩序的重要组成部分。传统的视频监控系统采用原始的视频编码与网络传输技术,存在视频数据噪点高、数据源封装包资源大、网络交互资源消耗大、延迟高等问题,不利于多群组大面积监控系统架构。根据问题产生的原因,提出多媒体技术环境下嵌入式网络视频监控系统的研究。通过采用视频编码单元、网络编码单元与储存压缩算法,对传统视频监控系统进行整体修复改进。仿真实验表明,提出的多媒体技术环境下嵌入式网络视频监控系统研究方法,具有视频清晰度高、视频源封装资源小、网络传输速度快、延迟小的优点。     

基于传感器网络的广域噪声监测技术

设计了一种针对城市环境噪声的广域噪声传感器网络系统,采用微型前置放大器和数字化网络采集仪组成检测系统,完成噪声信号的接收和采集,并通过软件设计完成采集的噪声信号存储、分析、显示及处理,实现了对噪声分布的图像化展示。     

基于分布式光纤传感阵列的管网泄漏监测系统研究

复杂液压管网的泄漏检测是液压系统面临的难点之一.采用LabVIEW与FoxPro数据库结合的方法,开发了阵列式光纤传感管网泄漏监测系统软件.该软件控制NI公司数据采集卡PXI-6133采集经调制后的光纤传感器干涉信号,再对获得的信号进行降噪处理,根据降噪后的波形是否出现零点频率判断管道是否泄漏并进行报警;该系统还可实时...     

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

提出了采用改进的遗传算法优化比例-积分-微分(PID)神经网络解耦控制器的连接权值，从而实现PID控制器参数的优化及非线性多变量系统的解耦控制. 改进的遗传算法优于基本遗传算法，它使寻优过程中的计算量减少，计算效率提高，收敛速度加快. 将优化后的PID神经网络解耦控制器应用于统一混沌系统的控制中，仿真实验收到良好的控制效果，证明了PID控制器应用于统一混沌系统控制的有效性. 关键词： 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分 神经网络     

网络竞价系统中负载均衡技术优化

在网络系统正常运行中,如何确保数据准确实时高效的传输变得越来越重要,在一些高并发、高吞吐的服务中,确保每个事务功能正常运转越来越重要;系统的负载是否均衡是确保整个系统能否完整工作的关键,现在有很多负载均衡算法旨在使得每个服务器的负载趋于相等,可以归纳为静态均衡方法和动态均衡方法;考虑到影响服务器的负载有多重因数,结合贪心算法作出相对合理的负载均衡策略,应用到本次竞价系统中对比以前的平衡策略,通过比较可以得出多衡量指标的综合考虑会提高负载均衡的性能,对网络竞价系统能够起到更优化的作用。     

基于无源化的细胞神经网络超混沌系统同步

根据细胞神经网络超混沌系统的特点，求得混沌驱动系统与响应系统之间的误差系统.基于该误差系统，提出了混沌系统的同步条件：使同步误差大范围渐近稳定，然后采用非线性系统的无源化方法设计了使误差系统大范围渐近稳定的反馈镇定器.四阶细胞神经网络超混沌系统的计算机仿真验证了该方法的有效性. 关键词： 混沌同步 误差系统 无源化 细胞神经网络超混沌系统     

飞机机电系统PHM技术方案研究

针对目前飞机PHM系统难以精确设计的技术瓶颈,并为了满足提高飞机故障诊断与健康管理技术能力的目标要求,本文在大量调研并参考国内外飞机PHM系统设计经验的基础上,结合国内针对PHM设计的特殊背景,通过对飞机机电系统进行了深入分析与研究,提出了一种针对飞机机电系统PHM总体方案架构思想。文章给出了机电系统PHM区域管理器结构的设计思路及机电系统PHM区域管理器设计,开展机电系统aFMECA分析,明确了该系统设计的指导思想、功能和组成,并着重论述了各主要功能模块的设计方案,最后形成了飞机机电系统PHM技术方案,对于促进国内PHM技术的发展具有重要作用,同时也为其他武器装备的PHM技术的研究具有一定的指导作用。     

冰蓄冷系统中融冰负荷变化时运行策略的研究

分时蓄冷时负荷变化大,但可充分利用低谷电来制冰蓄冷,而在高峰时,制冷机不开以融冰供冷,满足空调负荷要求,真正起到在电网中削峰填谷作用。分时蓄冷时,负荷变化大,在融冰循环运行时,流量变化幅度随之变大,情况特殊,因此需要系统要有应对策略。