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[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] 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] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜闪闪 夏旻
传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
关键词：
经济预测 神经网络 极限学习机 经济指标
[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] 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] 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。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘蓬勃 彭海德 赵剑 贾博文 范科峰
随着智能网联汽车技术的发展，其信息安全问题也日益凸显，面向智能网联汽车CAN网络入侵检测的需求，针对周期性攻击，提出了一种基于ID熵的检测模型，判断CAN网络通信的异常状态并对攻击ID进行定位；针对非周期性攻击，提出了一种基于支持向量机-数据关联性的入侵检测方案，并设计了车载CAN网络入侵检测装置。实验结果表明，对周期性攻击如重放攻击、DoS攻击和丢弃攻击的检测准确率为100%，对非周期性攻击如篡改攻击的检测准确率为97.14%。该装置可有效地检测CAN网络入侵行为，为智能网联环境下的整车信息安全提供有力保障。
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
何小东 阳博
根据免疫原理,对入侵检测中动态克隆选择算法的群体循环数据标准归一化处理、亲和力计算以及变异方案进行研究和改进.实验表明,改进后可使基于该算法的入侵检测引擎有较好的自适应性和学习能力,在提高检测率的基础上,降低了检测误报率.
[期刊] 中国远程教育
[作者]
郭文革
如何在新技术环境下,保证学习的发生?1998年,美国学者Dewayne Matthews在《变革中的高等教育》一文中曾经预言,高等教育最终将以信息通讯技术为基础进行重组。他的理由是:
[期刊] 工业工程
[作者]
张子健 陶小木 熊雪霞
针对由入侵检测及入侵防御子系统所构成的网络空间供应链安全体系,研究供应链上下游企业共同投资安全体系构建的合作协调机制。考虑入侵防御子系统和入侵检测子系统的投资存在成本互补效应,分析了供应链福利最大化情况下的入侵防御子系统和入侵检测子系统的最优安全努力水准,并探讨了离散决策情形下安全体系构建的投资决策机制,以及供应商与零售商共同负责入侵检测与入侵防御子系统的投资决策机制。在此基础上,设计了供应链安全体系构建投资的奖惩协调机制,实现了上下游对不同子系统投资的协调与合作。
关键词：
网络安全 供应链 互补效应 机制设计
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
袁晓红 汤腊梅
移动代理技术(MA)是最近几年提出的一个新概念,它有效地解决了网络间任务分配合作问题.但移动代理的安全问题限制了它的应用.给出了移动代理系统的概念,基于Aglet移动代理安全框架及其入侵仿真检测,旨在探索移动Agent的安全问题及其解决方案.
关键词：
软件工程 移动代理 安全策略 入侵检测
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文献计量分析
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