基于主动学习和SVM方法的网络协议识别技术

针对未知网络协议数据流的获取与标记工作主要依赖于领域专家。然而,样本数据量的增加会导致人工成本超过实际负荷。提出了一种新颖的未知网络协议识别方法。该方法基于主动学习算法,仅依靠原始网络数据流的载荷部分实现对未知网络协议的有效识别。实验结果表明,采用该方法设计的识别系统在保证识别准确率和召回率的前提下,能够有效地降低学习过程中标记的样本数目,更适用于实际的网络应用环境。     

基于调用习惯的恶意代码自动化同源判定方法

恶意代码同源判定对作者溯源、攻击事件责任判定、攻击场景还原等研究工作具有重要作用。目前恶意代码同源判定方法往往依赖人工分析,效率低下,为此,提出一种基于调用习惯的恶意代码自动化同源判定方法。该方法基于7类调用行为,使用数据挖掘算法构建作者编程习惯模型,基于频繁项离群检测算法计算同源度,利用K均值聚类算法选择同源判定阈值,进而实现恶意代码同源判定。实验结果表明,该方法具有99％以上的准确率和可接受的召回率。     

基于N-gram模型的中文分词前k优算法

本文首先从中文输入法应用的角度出发,在阐述了N-gram模型的基础上对中文输入法的分词进行了详细的剖析,进一步根据训练数据的稀疏问题,使用Back-off模型进行数据的平滑处理.针对系统词库数量受限的问题,在构建词图的前提下,使用基于A*的算法求解前k优路径.最后实验结果表明,本文所使用的基于A*的算法与改进Dijkstra算法、基于DP的算法等常用的求前k优路径的算法相比,具有较高的效率和准确率,为中文分词及求取k-best算法的研究开拓了新的思路.     

基于压电薄膜传感器的软抓取机械手研究

基于压电效应和热电效应的新型薄膜传感器聚偏氟乙烯(PVDF)设计软抓取机械手,通过采集对抓取和释放过程中电荷量的变化判断抓取状态,利用模糊控制理论调控舵机实现软抓取功能。抓取质量小于1kg,体积小于10-3 m3的物体,平稳移动0.6m到达指定位置,偏移误差小于3cm;加入热觉感知功能,温度高于60℃时仿生机械手会自动弹开。基于压电薄膜传感器的软抓取机械手克服了传统机械手无法自主判断夹持力度的弊端,提高了仿生功能。