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[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
乜国雷
针对入侵检测系统中数据噪音干扰、响应速度难以与网络速度的增长保持同步、入侵模式不断变化和判别知识库不完备等问题,提出了一种基于本体映射的网络自适应入侵检测系统模型.在该模型中,数据信息和知识元经过训练形成本体知识库,同时对可预测和已知的特征数据进行挖掘,形成特征库;对于待测数据集进行本体训练,对其本体和本体知识库进行映射,相似度低于系统安全阈值的数据集参考特征库进行特征分析,若属于用户误用操作,给予建议,否则,属于异常数据,予以报警;每次检测结束,对本体库和特征库进行实时更新.该模型通过本体映射模糊判断和特征库具体分析相结合的方式,有效的提高了检测效率和预警率.
关键词：
入侵检测 本体 相似度 特征分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
何捷舟 刘金平 张五霞 肖文辉 唐朝晖 徐鹏飞
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
高克芳 郭建钢
针对中值滤波在图像去噪时会造成图像细节丢失的问题,提出了一种新的基于噪声点检测的自适应中值滤波法.该方法对噪声点采用两级判断的方法:首先根据椒盐噪声的特点将图像像素点分为可疑噪声和信号两类;对于可疑噪声点,根据噪声与细节在图像中的表现,将可疑噪声分为噪声和边缘细节;然后采用不同的中值滤波窗口对噪声点进行滤波,对于两次判断得到的信号和边缘细节不进行处理以保持图像的细节.测试结果表明,与常用的中值滤波法相比,该方法不仅具有较好的去噪特性,还具有较强的细节保护能力.
关键词：
图像处理 中值滤波 自适应 噪声检测
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
王建军 刘乐姗 李子坤
针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。
关键词：
入侵检测 卷积神经网络 协议分层
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
邓斌 李新月
随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出问题。网络入侵检测技术是网络安全和信息安全中的重要技术手段。通过分析多种网络入侵检测技术的概念与原理,给出了网络入侵检测技术的发展方向。
关键词：
网络安全 防火墙 网络入侵检测
[期刊] 物流技术
[作者]
梁磊
为了提高仓储管理体系的网络防御性能,有效屏蔽基于物流应用网络的信息盗取、信息篡改、信息损毁等网络入侵行为,提出了一种入侵检测系统在仓储管理网络中的构建策略,给出了仓储管理网络的应用架构;根据不同的仓储应用网络给出了相应的入侵检测部署规划;并对干路、旁路入侵检测步骤进行了系统描述。最后,通过模拟实验及结果分析验证了方法的可行性。
关键词：
仓储管理 入侵检测 网络安全 部署规划
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢景伟
文章论述了一种基于粗糙集理论的入侵检测的算法,通过将粗糙集中的属性约简算法用于入侵检测数据的挖掘,建立了基于粗糙集的入侵检测系统模型,并对基于属性频度的约简算法进行了改进,提高了数据挖掘效率,有助于得到简洁高效的数据。
关键词：
粗糙集 入侵检测 属性约简
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
徐慧 郭青青 秦正斌
随着软件定义网络（SDN）技术的不断发展，SDN面临着日益增多的网络安全威胁。因此，及时检测SDN面临的各种网络攻击，对于解决SDN的安全问题显得至关重要。针对这一问题，尝试建立SDN的入侵检测模型，对SDN的入侵数据流量进行甄别。首先在改进海鸥优化算法寻优能力的基础上，设计基于改进海鸥优化算法的特征选择方法对数据集进行降维，进而设计基于改进海鸥优化算法的SVM参数优化方法对SVM模型进行优化，最终利用提出的这两种方法构建SDN入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上的特征选择实验准确率为0.945，在UCI数据集上的参数优化实验准确率在0.820以上，在In SDN数据集上SDN入侵检测准确率为0.954。由实验验证结果可知，提出的SDN入侵检测模型可有效地检测出SDN网络的入侵流量，为SDN网络提供了更好的安全保障。
[期刊] 情报学报
[作者]
黄奇 范佳林 陆佳莹 钱韵洁
本文在辨析了本体映射含义以及概述了本体映射评价研究现状的基础上,针对目前本体映射评价角度比较单一,提出了一套本体映射系统的评价体系。为了说明评价体系的合理性,提出了映射强度的概念,并对各个层面及其内容指标进行解读介绍。通过对各层面指标进行量化说明,进一步检验了评价体系的可使用性,并通过在具体映射系统中的应用,发现了未来的研究方向。
关键词：
本体映射 评价体系 映射强度 指标量化
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵晋巍 钱建军 真溱
本文以Falcon-AO等4个本体映射系统作为代表,剖析了这些系统的组成、映射过程及特点。在此基础上,提出了本体映射系统参考模型,作为未来本体映射系统开发的一个基本框架。
关键词：
本体 映射系统 参考模型 综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陶俊 孙坦
本体映射系统分为通用映射系统和领域映射系统两大类型,从模型和流程视角综述2009年RiMOM、AS-MOV、DSSim、OntoMap、OntSE五种本体映射系统模型,认为本体映射研究在关联数据等新兴前沿领域的应用有待进一步深化。
关键词：
本体映射系统 映射模型 OAEI关联数据
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
余妹兰 叶群 张思扬 王利元
提出了一种将细胞神经网络和Chebyshev映射相结合所产生的伪随机序列,分析和仿真了此序列的伪随机性能,再将这种伪随机序列应用到图像加密的过程中。在位置置乱的基础上再进行像素置乱,充分地打乱了图像的像素相关性,大大地提高了图像的安全性。仿真结果表明,该算法可以达到较好的加密效果,并且具有较强的抗攻击性能。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈冬青 张普含 王华忠
针对Kalman粒子群算法在优化基于支持向量机的工业控制系统入侵检测模型时易陷入局部极小的问题,该文提出了一种改进的多新息Kalman粒子群算法。所提算法不仅考虑当前粒子信息的观测值,同时充分利用之前时刻的有用信息对粒子的状态进行估计,为粒子位置的更新提供足够的冲量,使得算法跳出局部极小,从而提高了算法的优化精度。将所提出的改进算法用于支持向量机工控入侵检测模型参数寻优,并使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。仿真结果表明:与Kalman粒子群、粒子群以及遗传算法相比,该文所提出的算法——优化的支持向量
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张思聪 谢晓尧 徐洋
为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检测效率,提出了一种基于深度卷积神经网络(dCNN)的入侵检测方法。该方法使用深度学习技术,如tanh、Dropout和Softmax等,设计了深度入侵检测模型。首先通过数据填充的方式将原始的一维入侵数据转换为二维的"图像数据",然后使用dCNN从中学习有效特征,并结合Softmax分类器产生最终的检测结果。该文基于Tensorflow-GPU实现了该方法,并在一块Nvidia GTX 1060 3GB的GPU上,使用ADFA-LD和NSL-KDD数据集进行了评估。结果表明:该方法减少了训练时间,提高了检测准确率,降低了误报率,提升了入侵检测系统的实时处理性能和检测效率。
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