付枫
- 作品数：7 被引量：29H指数：2
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省青年科研基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 基于联盟博弈的Filter特征选择算法被引量：4
- 2013年
- 在机器学习中,信息冗余和无关特征会导致较高的计算复杂度以及过拟合问题。为此,提出一种基于联盟博弈的Filter特征选择算法。采用联合互信息度量联盟与目标类的依赖程度,使用Shapley权利指数评估每个特征在整个特征空间中的重要性,选择具有最高优先权的特征子集用于分类学习。实验结果表明,在C4.5和支持向量机2种分类器下,该算法特征子集分类准确率的均值分别为88.72%、93.39%,高于mRMR算法和ReliefF算法。
- 李智广付枫孙鑫李彩虹
- 关键词：维数灾难联盟博弈
- 基于活跃熵的DoS攻击检测模型被引量：22
- 2011年
- 针对日益严重的拒绝服务(DoS)网络攻击行为,提出了一种基于活跃熵的DoS攻击检测模型。该模型通过活跃通信理论将信息熵与网络流会话相关性结合起来,通过分析网络流量活跃熵值的变化实现对DoS攻击行为的检测。实验结果表明:正常网络流量下活跃熵值基本稳定,在发生DoS攻击时网络流量的活跃熵值波动明显;该模型与静态熵检测模型相比,检测结果更准确,同时能够更有效地检测未知的DoS攻击行为。
- 刘衍珩付枫朱建启孙鑫
- 关键词：计算机系统结构DOS攻击检测信息熵
- 一种新的P2P网络拓扑生成算法
- 2011年
- 根据对等(P2P)网络的连接特点,提出一种基于邻居集合优先附着原则的有向加权网络拓扑生成算法。分析有向加权网络的生成及演变过程,通过合理选择接入节点的连接区域使生成的拓扑网络具有较高的聚类特性。仿真实验表明,该算法生成的拓扑结构符合P2P网络环境下具有幂率特性的拓扑结构,聚集度较高。
- 苑文举孙鑫李飞鹏付枫刘衍珩
- 关键词：对等网络聚类系数幂率分布
- 基于全局网络PCA的DDoS攻击检测方法被引量：1
- 2012年
- 随着网络规模的不断扩充,对于DDoS攻击的集中式检测方法已经无法满足实时性和准确性等要求。针对大规模网络中的DDoS攻击行为,提出了一种基于全局PCA的分布式拒绝服务攻击检测方法(WPCAD)。该方法由传统的OD矩阵得出各节点的ODin矩阵,各分布式处理单元通过PCA分析到达该节点的多路OD流之间的相关性,利用DDoS攻击流引起流量之间相关性突变的特性来完成检测。该方法采用分布式处理的方式,降低了检测数据所消耗的带宽,并满足了检测的实时性。实验结果表明该方法具有更好的检测效果。
- 柳祎付枫孙鑫
- 关键词：分布式拒绝服务攻击OD矩阵分布式检测
- 基于三角构成规则的加权有向网络拓扑生成算法被引量：1
- 2011年
- 针对加权无向图的网络拓扑模型难以表征真实网络环境下节点间有向性的问题,提出了基于三角构成规则的加权有向网络拓扑生成算法,依据概率优先选择节点的邻居节点进行有向性加边,通过网络边权的动态演化实现节点间的不对称性增长。并利用该算法进行了仿真实验。实验表明,基于三角构成的加权有向网络拓扑算法生成的网络拓扑结构符合真实环境下的网络拓扑结构所体现出来的拓扑特性,同时具有较好的聚类系数可控性。
- 苑文举李飞鹏孙鑫付枫刘衍珩
- 关键词：拓扑模型幂律分布聚类系数
- 基于分布式集成学习的入侵检测模型
- 2011年
- 针对入侵检测系统的高漏报率及高误报率问题,提出一种混杂入侵检测模型。该模型分别构造基于核主成分分析(KPCA)和核独立成分分析(KICA)的特征提取器,并采用集成学习对特征提取结果进行整合学习。采用分布式神经网络对集成结果进行再学习,从而实现对大规模数据的分布式处理。通过反馈机制调节KPCA和KICA的集成学习权重,达到最优检测效果。采用KDD CUP’99数据集进行测试实验,结果表明:该模型能够获得较高的检测正确率,同时具有较低的漏报率及误报率。
- 谢堉鑫刘衍珩朱建启孙鑫付枫
- 关键词：入侵检测核主成分分析核独立成分分析分布式神经网络
- 基于网络流量熵特性的DoS攻击检测研究
- 随着网络规模的不断发展，DoS攻击成为了威胁网络安全的重大隐患之一。基于信息熵的DoS攻击检测方法已经得到了广泛的关注。本文首先针对大规模高速网络环境中属性熵值的计算提出了一种高效并且节省空间的熵值估算方法。其次，进一步...
- 付枫
- 关键词：DOS攻击信息熵ZIPF分布自相似
- 文献传递
