山西省青年科技研究基金(2008021025)
- 作品数：10 被引量：25H指数：3
- 相关作者：赵月爱穆晓芳陈俊杰张朝霞刘耀军更多>>
- 相关机构：太原师范学院太原理工大学太原科技大学更多>>
- 发文基金：山西省青年科技研究基金山西省高等学校科技开发基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字理学更多>>
- 集成学习在网络入侵检测中的实验研究被引量：4
- 2009年
- 针对现有的网络入侵检测算法对少数类攻击的检测存在高误报率和漏报率的问题,在对稀有类分类技术研究的基础上,将集成学习应用到入侵检测中。采用基于负载均衡策略的入侵检测模型,把网络数据包按协议类型进行分流,对每个子集用AdaBoost算法提升C4.5弱分类器的方法进行分类,在KDD'99数据集上进行仿真实验,结果表明该方法可有效提高系统的检测率。
- 赵月爱陈俊杰穆晓芳
- 关键词：网络入侵检测稀有类C4.5算法ADABOOST算法
- 基于拍卖机制的网格作业调度遗传算法
- 2009年
- 根据拍卖机制的在线信誉网格资源管理模型,设计基于遗传算法的网格作业全局调度策略。引入时间和花费2个经济因素,改进遗传算法的收敛性。改进算法根据用户需求得到最优化的资源分派策略,提高网格系统的总体性能。将该算法纳入GridSim模拟器进行系统测试,结果证明其优于传统调度算法。
- 穆晓芳赵月爱张朝霞
- 关键词：网格作业调度拍卖模型遗传算法
- 有限自动机的半环方法被引量：1
- 2009年
- 文章利用半环方法来讨论有限自动机.首先,利用线性代数基础给出半环上有限自动机的概念;然后,证明了半环上的有限自动机与不确定的有限状态自动机识别语言的一致性.从数学的角度看该方法使得有限自动机的讨论更加简洁.
- 孙志强刘耀军
- 关键词：半环线性代数有限自动机
- Euler收敛的Cauchy强收敛探讨
- 2010年
- 在理论计算机科学中,形式语言的讨论归结为形式幂级数半环上的方程x=ax+b,而半环上极限论是讨论半环上方程的重要工具,特别是当limn→∞an=0时,强收敛性保证了半环上方程x=ax+b有唯一解a*b.因此半环上的强收敛性的讨论具有十分重要的意义.文章在实数半环上利用Cauchy强收敛性证明了Euler收潋性及其强收敛性,简化了传统的对Euler收敛的讨论.
- 刘耀军张姗梅
- 关键词：自动机半环
- 攻击分类研究与高速网络环境下的攻击分类被引量：1
- 2009年
- 对网络攻击进行分类研究,有助于构造高效的检测方法,提高系统检测性能。对现有的攻击分类技术进行了分析和总结,针对高速网络环境下入侵检测系统的特点,提出了面向分层检测的攻击分类方法,并对每层进行了描述。根据系统能及时检测攻击的先后顺序进行了攻击分类,采用攻击分类、检测分层的方法,具有良好的普适性、全面性和可扩展性。同时由于分类是从检测的角度进行的,所以有良好的实用性,可有效地提高入侵检测效率,该方法为下一步研究提供了技术和理论依据。
- 赵月爱穆晓芳陈俊杰
- 关键词：入侵检测网络安全高速网络
- 重抽样方法FHNN及其在入侵检测中的应用
- 2011年
- 重抽样方法是常用的解决数据非平衡问题的一种有效手段,为提高入侵检测系统的检测效率,降低数据的不平衡程度,提出了快速分层最近邻FHNN重抽样方法,采用两阶段的基于负载均衡策略的高速网络入侵检测模型,按协议类型把KDD’99的训练数据集划分并在每类子集上进行了各种实验。实验结果表明该方法不仅可以很好地删除噪声数据和冗余信息,尤其是类区域内样本,减小数据的不平衡度和样本总量,而且由于算法时间复杂度是线性阶的,在样本数量很大的情况下,运行速度非常快,适合从海量的数据中快速而有效地检测各类攻击。
- 赵月爱陈俊杰
- 关键词：非均衡数据网络入侵检测系统ADABOOST算法
- 一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法被引量：6
- 2009年
- 针对模糊含噪退化图像的盲复原处理,文章以NAS-RIF算法为基础,对其存在的抑制噪声不理想的缺陷进行了相应改进.首先采用基于最小二乘支持向量机的去噪方法对退化图像进行预处理,在抑制噪声的同时保持图像的细节特征,进而在每次复原迭代过程中加入低通滤波环节,进一步减少噪声对代价函数收敛的影响,提高复原图像的信噪比.另外,对退化图像使用了阈值分割技术确定图像支撑域,保证复原的准确性.实验结果表明,改进的NAS-RIF算法抗噪声干扰的能力比原算法有显著的提高.
- 穆晓芳赵月爱张朝霞邓红霞
- 关键词：图像复原NAS-RIF最小二乘支持向量机图像分割
- AdaBoost算法在网络入侵检测中的实验研究被引量：2
- 2010年
- 提高入侵检测系统的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题。在对稀有类分类问题研究的基础上,将集成学习应用到入侵检测中,采用对高速网络数据进行分流的检测模型,把网络数据包按照协议类型进行分类,然后交给各个检测器,每个检测器以C4.5分类器作为弱分类器,用集成学习AdaBoost算法构造一个加强的总检测函数。进一步用SMOTE技术合成稀有类,在KDD‘99数据集上进行了仿真实验,结果表明这种方法可有效提高稀有类的检测率。
- 赵月爱陈俊杰
- 关键词：入侵检测稀有类C4.5算法ADABOOST算法
- 非平衡技术在高速网络入侵检测中的应用被引量：3
- 2009年
- 针对现有的高速网络入侵检测系统丢包率高、检测速度慢以及检测算法对不同类型攻击检测的非平衡性等问题,提出了采用两阶段的负载均衡策略的检测模型。在线检测阶段对网络数据包按协议类型进行分流的检测,离线建模阶段对不同协议类型的数据进行学习建模,供在线部分检测。在讨论非平衡数据处理的各种采样技术基础上,采用改进后的过抽样少数样本合成过采样技术(SMOTE)对网络数据进行预处理,采用AdaBoost、随机森林算法等进行分类。另外对特征选取等方面进行了实验,结果表明SMOTE过抽样可提高各少数类的检测,随机森林算法分类效果好而且建模所用的时间稳定。
- 赵月爱陈俊杰穆晓芳
- 关键词：高速网络入侵检测非平衡数据ADABOOST算法
