国家自然科学基金(61103223)
- 作品数：33 被引量：119H指数：5
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- 基于迁移学习和D-S理论的网络异常检测被引量：21
- 2016年
- 对于分布不同或分布相似的未知类型的网络攻击,目前的异常检测技术往往不能达到预期的效果。针对上述问题,研究了一种基于迁移技术和D-S证据理论的网络异常检测方法。首先用迁移学习方法对已知网络攻击进行建模,此模型在构建时考虑了不同分布的异常攻击间的差异;然后用其训练得到的分类器对未知的网络行为进行分析,结合D-S证据理论,可以检测出分布不一致的未知攻击类型。实验结果表明,该方法泛化了传统的网络异常检测技术,对未知的网络异常有着较高的检测率。
- 赵新杰刘渊孙剑
- 关键词：D-S理论数据融合
- 基于拓扑抽象的高性能网络模拟方法被引量：3
- 2012年
- 为提升网络模拟性能,提出了基于拓扑抽象的网络模拟方法。该方法对大规模网络拓扑进行抽象,形成小规模网络拓扑;通过对该小规模拓扑的模拟结果进行分析,形成原始大规模拓扑的模拟结果。理论证明了该方法能保证路由器队列长度、丢包率、数据包转发时延、TCP流量速率等瞬时网络行为参数的模拟真实性。通过基于NS2的实验结果表明,当拓扑抽象度达到16时,相对于传统的网络模拟,该方法降低模拟运行时间98%以上,而网络行为模拟结果仍具有较高的真实性。
- 王晓锋关鹭刘渊
- 关键词：网络模拟
- 基于参数优化SVM融合的网络异常检测被引量：5
- 2013年
- 网络异常检测技术是入侵检测系统中不可或缺的部分。然而目前的入侵检测系统普遍存在检测率不高,误报率过高等问题,从而难以在实际的企业中大规模采用。针对之前的检测技术检测效果不佳的问题,提出基于SVM回归和改进D-S证据理论的入侵检测方法。该方法是将支持向量机回归的分类融合应用到网络异常行为分析中,在SVM参数选择时采用交叉验证和深度优先搜索算法进行优化选择,并通过融合证据理论,建立网络异常检测模型。通过仿真实验表明,该模型能够有效地提高入侵检测性能,缩短检测时间。
- 陈烨刘渊
- 关键词：支持向量机参数优化
- 基于改进模糊聚类与ANFIS的高速公路事件检测被引量：3
- 2013年
- 为了准确并及时地发现高速公路上的交通事故隐患,减少事故引发的交通延迟,提高高速公路运行安全性,结合减法聚类与模糊C均值(FCM)聚类算法对输入样本数据进行聚类,建成初始模糊推理系统,然后通过神经网络的自学习机制,训练模糊系统参数,确定模糊推理规则,建立最终模糊模型。通过仿真实验结果对比,验证了基于改进模糊聚类与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模方法的有效性。
- 姚磊刘渊
- 关键词：交通事件检测模糊C均值聚类减法聚类自适应神经模糊推理
- 一种抵御虫洞攻击的WSN定位算法被引量：2
- 2015年
- DV-Hop是一种经典的无线传感网络节点定位算法,由于其简单性被广泛地应用于各种场所。然而,由于DV-Hop算法采用平均每跳距离使其较易受到虫洞攻击。针对此不足,本文对DV-Hop算法进行改进,首先根据虫洞攻击的特点,筛选出可疑虫洞,并确定虫洞的位置,用其节点之间的其他路径跳数进行替换;其次,引入二次定位的概念,在第三阶段将所有锚节点平均每跳距离取加权平均数;最后,采用该加权平均值作未知节点的平均每跳距离。实验结果表明该算法具备了较好的定位性能,定位误差较小,并且可以在一定程度上抵抗虫洞攻击。
- 葛洁莉刘渊
- 关键词：无线传感器网络虫洞攻击DV-HOP算法
- 聚焦关注区域的网络模拟方法被引量：3
- 2013年
- 为降低大规模网络模拟的计算开销并保证模拟的真实性,提出了一种聚焦关注区域的网络模拟方法.该方法将所要模拟的网络拓扑分为关注区域及非关注区域2个部分,并对关注区域采用离散事件模拟技术以保证真实性,对非关注区域采用"拓扑-流量"联合抽象模拟技术以降低计算开销.分析了"拓扑-流量"联合抽象模拟技术的模拟真实性.基于NS2的实验结果表明,当聚焦系数为4时,相对于传统的网络模拟技术,该方法能降低模拟计算开销85%以上,而关注区域模拟结果的平均误差在2%左右.
- 王晓锋王东滨
- 关键词：网络模拟
- 基于改进蝙蝠算法的无线分簇路由算法被引量：3
- 2016年
- 针对无线传感器网络节点能量有限的问题,给出了一种基于改进蝙蝠算法的分簇路由算法。利用K-means聚类算法通过迭代过程初始化蝙蝠种群,使种群更均匀地分布在监测区域中;为了使蝙蝠个体跳出局部最优解,避免早熟收敛,采用控制概率判断算法进行高斯变异。该算法结合传感器节点本身剩余能量和到基站距离建立适应度函数,通过改进蝙蝠算法实现适应度函数的最优求解,从而获得合适的分簇,簇头节点间采用多跳动态路由。仿真结果表明,使用本文提出的无线分簇路由算法使得所有节点死亡时间明显推迟,能有效提高传感器节点能量的利用率,降低网络能耗,延长整个网络的生存周期。
- 浦倩云吴锡生
- 关键词：分簇路由算法高斯变异适应度函数能耗
- 扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用被引量：2
- 2014年
- 网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型。该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能。
- 陈烨刘渊
- 关键词：异常检测SVM
- 融合模糊色彩思维建模的马赛克风格渲染技术被引量：4
- 2016年
- 为了在非真实感绘制中模拟画家色彩思维的主观模糊性,研究了融合模糊色技术马赛克风格渲染.该技术首先对输入图像按局部细节层次进行三角剖分,得到不同大小的三角面片集合,模拟画家对景物的结构分析思维;然后对源图像的色彩信息进行转化,获得每个三角面片上的模糊色,模拟画家观察景物色彩时的主观模糊性;最后采取可订制的模糊赋色策略渲染为马赛克风格图像,模拟画家赋色时的主观模糊性.结果显示,提出的技术可以较好地模拟不同艺术家的赋色思维.同时还构建了一个马赛克渲染原型英语,用户可通过选取预设的赋色策略快速获得大量不同结果.
- 律睿慜徐曼頔刘渊陈伟孟磊吴中浩郝豪杰
- 关键词：非真实感绘制三角化
- 面向大规模告警数据的高性能信息筛选系统被引量：5
- 2014年
- 提出了一种面向大规模告警数据的快速筛选系统(RSS),该系统工作于IDS后端,用于筛选出有用的告警信息,提高IDS的效率。为提升筛选系统的性能,重点研究了Apriori、FP-Growth、COFI-Tree等数据挖掘算法,并从理论上证实了COFI-Tree算法具有较高的筛选性能。通过DARPA99进行的实验表明,基于COFI-Tree算法的筛选系统,在保证筛选精度的前提下,能有效降低系统的时间复杂度与空间复杂度。
- 郑哲渊刘渊
- 关键词：APRIORI算法
