检索结果-内蒙古大学图书馆

微计算机信息 2008年第30期24卷 44-46页

作者：王潇茵唐成华北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室 100081 中山大学电子与通信工程系 510275

随着网络技术的不断发展,互联网上色情图片的传播也越演越烈。为有效解决此问题,本文提出Web页面色情图片层次化识别算法,该算法融合了肤色判断、人脸识别和图片语义识别技术,依照"由粗到细,由表及里"的原则对色情图片进行逐... 详细信息

随着网络技术的不断发展,互联网上色情图片的传播也越演越烈。为有效解决此问题,本文提出Web页面色情图片层次化识别算法,该算法融合了肤色判断、人脸识别和图片语义识别技术,依照"由粗到细,由表及里"的原则对色情图片进行逐层识别和过滤,并在语义识别模块中应用Bayes算法将图片的底层视觉特征映射到高层语义特征,实现了图片的语义识别过程。本地和实网测试结果表明,该算法能够在不影响网络正常运行的前提下,达到较高的准确率,具有一定的实用性。

关键词：层次化语义识别贝叶斯算法

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基于DWR框架的WEB应用的设计与实现

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计算机技术与发展 2008年第8期18卷 84-87页

作者：张栗张凤元危胜军北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室北京100081

AJAX动态技术的广泛应用,增加了WEB项目开发的复杂性和难度。AJAX框架技术有效地解决了这一问题,在实现功能的同时提高了开发效率,具有推广意义。讨论了AJAX技术的特点和应用情况,并针对基于AJAX的动态客户端开发中的效率问题,提出了使... 详细信息

AJAX动态技术的广泛应用,增加了WEB项目开发的复杂性和难度。AJAX框架技术有效地解决了这一问题,在实现功能的同时提高了开发效率,具有推广意义。讨论了AJAX技术的特点和应用情况,并针对基于AJAX的动态客户端开发中的效率问题,提出了使用DWR框架设计实现AJAX应用效果的实例解决方案,采用客户端脚本语言对服务器端远程调用技术完成动态显示功能,优化了开发效率,并给出动态HTML页面中部分代码和服务器端的设计方法。

关键词： DWR AJAX框架 Java 远程调用

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基于模糊Petri网的误用入侵检测方法

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北京理工大学学报 2007年第4期27卷 312-317页

作者：危胜军胡昌振孙明谦北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室北京100081

提出了基于模糊Petri网的误用入侵检测方法,并将类似于神经网络的学习引入模糊Petri网,以调整攻击知识模型参数.理论分析表明,基于模糊Petri网的误用入侵检测系统具有更高的推理效率,能从环境中动态学习调整知识模型的相关参数,如阈值... 详细信息

提出了基于模糊Petri网的误用入侵检测方法,并将类似于神经网络的学习引入模糊Petri网,以调整攻击知识模型参数.理论分析表明,基于模糊Petri网的误用入侵检测系统具有更高的推理效率,能从环境中动态学习调整知识模型的相关参数,如阈值、权值、确信度.仿真结果表明,在大多数情况下,学习调整后的知识模型能够提高误用检测系统的检测率.

关键词：误用检测知识表示模糊Petri网知识学习

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网络安全设备故障管理中智能轮询策略的研究

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计算机工程 2007年第11期33卷 126-128页

作者：崔中杰胡昌振唐成华北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室

为保证系统在给定故障管理带宽阈值下,仍然具有较高的故障征兆信息采集频率,该文提出了一种故障管理智能轮询算法。该算法根据故障征兆参数值的时间属性,使用离散傅立叶变换将参数值分解为不同频率的正弦函数,进而根据系统预先设定的各... 详细信息

为保证系统在给定故障管理带宽阈值下,仍然具有较高的故障征兆信息采集频率,该文提出了一种故障管理智能轮询算法。该算法根据故障征兆参数值的时间属性,使用离散傅立叶变换将参数值分解为不同频率的正弦函数,进而根据系统预先设定的各参数故障告警阈值,决定使用分解得到的最大或最小频率作为轮询间隔时间。最后,通过试验证明该算法具有较高的效率和可靠性。

关键词：简单网络管理协议故障管理智能轮询算法

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基于事件关联的网络威胁分析技术研究

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计算机工程与应用 2007年第4期43卷 143-145页

作者：张翔胡昌振尹伟北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室北京100081

应用事件关联的方法综合IDS等安全设备报警信息进行网络威胁分析,介绍了事件关联基本方法,并提出事件关联分析器体系结构,实验系统测试结果表明,应用事件关联技术有效降低了网络威胁分析中出现的虚警,极大地减少了冗余报警。

关键词：网络安全事件关联威胁分析

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基于支持向量机的网络攻击态势预测技术研究

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计算机工程 2007年第11期33卷 10-12页

作者：张翔胡昌振刘胜航唐成华北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室北京100081

作为网络安全主动防御的核心技术之一,网络攻击态势预测技术在网络风险评估与分析中越来越具生命力。该文从入侵检测系统报警综合评估得到网络攻击态势评估指标入手,应用支持向量回归的预测方法对网络攻击态势评估指标进行时间序列预测... 详细信息

作为网络安全主动防御的核心技术之一,网络攻击态势预测技术在网络风险评估与分析中越来越具生命力。该文从入侵检测系统报警综合评估得到网络攻击态势评估指标入手,应用支持向量回归的预测方法对网络攻击态势评估指标进行时间序列预测,给出了算法实现中的训练模块及预测模块结构,仿真结果表明了该方法的准确性。

关键词：网络安全态势评估支持向量机

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服务器负载的小波-神经网络-ARMA预测

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计算机工程与应用 2007年第10期43卷 154-155,169页

作者：孙明谦姚淑萍胡昌振北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室北京100081

为提高服务器负载预测的精度,提出一种新的基于小波的预测方法。该方法首先对具有非平稳特征的服务器负载序列进行小波分解与重构,得到一个低频信号和多个不同尺度的高频信号;对具有近似平稳特征的低频信号建立ARMA预测模型;对变化较多... 详细信息

为提高服务器负载预测的精度,提出一种新的基于小波的预测方法。该方法首先对具有非平稳特征的服务器负载序列进行小波分解与重构,得到一个低频信号和多个不同尺度的高频信号;对具有近似平稳特征的低频信号建立ARMA预测模型;对变化较多的各高频信号分别建立神经网络预测模型;然后分别对各信号进行一步预测并组合预测结果,获得原始负载的最终预测。实验表明:该方法能够有效预测非平稳的服务器负载序列,预测精度明显高于传统预测方法。

关键词：小波服务器负载负载预测神经网络 ARMA模型

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机器学习在计算机免疫中的应用

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微计算机信息 2007年第30期23卷 193-194,312页

作者：杨升常胜侯丽北京理工大学计算机网络攻防技术实验室北京100081 河北大学数学与计算机学院保定071002

机器学习研究的是通过经验自动改进的计算机算法。本文提出对FICSEM的一种改进方法:FICSEM2。FICSEM是一种单例学习方法。适合大数据集的运算,是基于实验、开放的方法。FICSEM2对FICSEM中规则提取算法进行了改进,在计算机免疫的应用中验... 详细信息

机器学习研究的是通过经验自动改进的计算机算法。本文提出对FICSEM的一种改进方法:FICSEM2。FICSEM是一种单例学习方法。适合大数据集的运算,是基于实验、开放的方法。FICSEM2对FICSEM中规则提取算法进行了改进,在计算机免疫的应用中验证FICSEM2的提取规则质量。

关键词：复杂适应性系统计算机免疫单例学习规则评价

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FICSEM2:先聚后得法的改进

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计算机应用 2007年第B06期27卷 1-3页

作者：杨升侯丽刘振鹏常胜北京理工大学网络攻防对抗技术实验室北京100081 河北大学数学与计算机学院河北保定071002

FICSEM是一种单例学习方法,其思想为首先对样本进行聚类,然后对聚类进行规则提取,最后对生成的规则进行评价。FICSEM方法是适合大数据集运算的学习方法,其聚类方法、规则抽取方法的评价是基于实验数据的,可以改进。提出对FICSEM的一种... 详细信息

FICSEM是一种单例学习方法,其思想为首先对样本进行聚类,然后对聚类进行规则提取,最后对生成的规则进行评价。FICSEM方法是适合大数据集运算的学习方法,其聚类方法、规则抽取方法的评价是基于实验数据的,可以改进。提出对FICSEM的一种改进方法:FICSEM2。FICSEM2对FICSEM中规则提取算法进行了改进,改进了K-mode聚类算法,以C5代替ID3算法。并构造了大数据集,验证FICSEM2的提取规则质量。

关键词：复杂适应性系统计算机免疫单例学习规则评价

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攻防对抗环境下的网络安全态势评估技术研究

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科技导报 2007年第7期25卷 9-12页

作者：姚淑萍北京理工大学计算机网络攻防对抗技术实验室北京100081

为了弥补当前网络安全态势评估系统的不足,提出了一种基于攻防对抗环境的网络安全态势量化评估算法。该方法在深入分析影响安全态势各项因素的基础上,将传统的风险评估与网络防护状况、资产安全特性等环境因素相结合,提取出多个量化指标... 详细信息

为了弥补当前网络安全态势评估系统的不足,提出了一种基于攻防对抗环境的网络安全态势量化评估算法。该方法在深入分析影响安全态势各项因素的基础上,将传统的风险评估与网络防护状况、资产安全特性等环境因素相结合,提取出多个量化指标,按照攻击类别进行安全态势的量化评估。实验结果表明,该方法能够为安全管理人员提供更为客观、详实的态势信息,使之更为清晰地把握整个网络的安全状况。

关键词：攻防对抗网络安全态势评估

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