公共文化服务平台

摆亮: 作品数：10 被引量：23H指数：3; 供职机构：国家互联网应急中心更多>>; 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术电子电信更多>>

合作作者

基于混合分布估计算法求解带有限缓冲区的分布式置换流水线调度问题: 本文针对带有限缓冲区的分布式置换流水线调度问题(DPFSSPB),提出了一种混合分布估计算法(HEDA),用于最小化最大完成时间。首先,本文根据最小完成工厂(LCF)规则提出反最小完成工厂映射规则(ALCF),保证了由局...; 王垒摆亮钱斌胡蓉祝晓红; 关键词：分布估计算法优化调度; 文献传递

一种基于深度学习的层次化钓鱼网站检测方法被引量：1: 2017年; 提出一种基于深度学习的层次化钓鱼网站检测方法,方法包括两大部分,第一部分叫"轻检测",主要对千万级的输入进行快速预判断,得出最为疑似的钓鱼网站列表,从而将原始输入规模降低到一定的数量级规模。轻检测轻便、快速、尽量准确,并达到了最少数量的漏报,从而发挥对巨大输入进行预处理和数据筛选的作用。完成第一部分的轻检测后,将筛选后的数据源输入到第二部分的重检测中。重检测是一种细粒度检测,这里采用一种基于自编码深度学习的方法,以达到将钓鱼网站从海量网站中分类出来的目的。通过两者的配合,达到系统的平衡,在保证准确性的前提下,提高整个系统的运行效率和处理能力。; 胡俊摆亮吕志泉

一类分布式零等待流水线自适应EDA调度被引量：1: 2020年; 随着经济的发展,在各行各业中分布式生产变得越来越普及,故将更多的注意力放在分布式生产模型之上。为求解带有序相关设置时间和到达时间的零等待分布式流水线调度问题(No-wait Distributed Flow Shop with Sequence Dependent Setup Times and Arrival Times,NDPFSP with SDSTs and RDs),提出了一种自适应的分布估计算法(Adaptive Estimation of Distribution Algorithm, AEDA),用于最小化最大完成时间。首先,提出了更加适合于带到达时间问题的最早完成工厂问题的带有到达时间的最早完成工厂(the Earliest Completion Factory with Arrival Time, ECFAT)规则,使得解的生成过程有适当的判断,更加快速地提高当前代生成解的质量。其次,针对不同的问题规模进行局部搜索的深度做出相应的调整,使得在不同的规模下算法都能有很好的局部搜索能力。; 张振磊摆亮胡蓉钱斌车国霖

2014年6月网络安全监测数据发布: 2014年; 1木马僵尸监测数据分析 1.1中国境内木马或僵尸程序受控主机分析 2014年6月，中国境内（以下简称境内）117万余个I P地址对应的主机被木马或僵尸程序控制，同种类木马或僵尸程序受控主机I P数量较上月下降33.9%。2013年7月至2014年6月，境内被木马或僵尸程序控制的主机I P数量月度统计如图1所示。; 张腾摆亮; 关键词：安全监测数据发布程序控制数据分析木马主机

2018年我国互联网网络安全态势综述被引量：10: 2019年; 文章从网络安全法律法规、网络安全威胁治理、勒索软件威胁、APT攻击、云平台安全、拒绝服务攻击、工业控制系统安全、恶意移动应用和数据安全等9个方面对2018年我国互联网网络安全状况进行了总结,并对网络安全趋势进行了4点预测,认为2019年带有特殊目的和针对性更强的网络攻击、国家关键信息基础设施安全、个人信息与数据安全、5G与IPv6等新技术安全值得关注。; 王小群韩志辉徐剑朱天饶毓摆亮毛洪亮; 关键词：网络安全态势数据安全

分布式有限缓冲区流水车间混合EDA调度被引量：1: 2020年; 在实际工业生产背景下,针对具有NP难特性的分布式有限缓冲区流水车间调度问题,提出了一种混合分布估计算法,用于最小化最大完成时间。首先,由于已有算法无法保证局部搜索后概率模型对优质个体分布统计的准确性,提出了反最小完成工厂映射规则;然后,引入基于Swap邻域和基于Insert邻域的局部搜索,进一步加强算法的局部搜索能力,从而对HEDA全局搜索得到的优质解区域进行细致搜索;最后,通过仿真实验和算法的比较验证HEDA的有效性。; 王垒摆亮钱斌胡蓉祝晓红; 关键词：分布估计算法

一种基于混合学习的恶意代码检测方法被引量：3: 2021年; 近年来,自动化沙箱被广泛部署并应用于恶意代码分析与检测,然而随着恶意代码数量的激增和抗分析能力的增强,如何有效应对海量恶意代码分析任务,提高沙箱系统分析效率,是增强网络安全防御能力的一个重要研究方向.本文利用不同学习方式以及恶意代码动、静态特征的特点,提出了一种基于混合学习模型的恶意代码检测方法,分别提取恶意代码的静态模糊哈希特征和动态行为特征,然后将无监督聚类学习与有监督的分类学习相结合用于恶意代码检测.实验表明,在不影响检测精度的情况下,只利用了原有系统0.02%分析时间提高了整个系统25.6%的检测速度.; 梁光辉摆亮摆亮庞建民岳峰单征; 关键词：恶意代码

2014年8月网络安全监测数据发布: 2014年; 1 木马僵尸监测数据分析 1．1中国境内木马或僵尸程序受控主机分析 2014年8月，中国境内（以下简称境内）114厅余个IP地址对应的主机被木马或僵尸程序控制，与上月的近140万个相比下降18．3％．; 摆亮李世淙; 关键词：安全监测数据发布程序控制数据分析 IP地址木马

求解带有序相关设置时间的零等待分布式工厂的自适应分布估计算法: 随着经济的发展,在各行各业中分布式生产变得越来越普及,我们将更多的注意力放在分布式生产模型之上。在本文中,为求解带有序相关设置时间和到达时间的零等待分布式流水线调度问题(no-wait distributed flow ...; 张振磊摆亮胡蓉钱斌车国霖; 文献传递

基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测被引量：7: 2018年; 语音端点检测(voice activity detection,VAD)是在连续语音信号中,将语音和非语言片段分离的技术。VAD在语音识别、说话人识别、语音编码等领域起着重要作用。传统VAD算法在类型已知的噪声环境下可以达到较好的性能,但在实际情况中,未知噪声的影响通常会使系统性能下降显著,在差异化噪声下的VAD是端点检测的研究难点。在总结现有语音端点检测算法基础上,提出了一种基于深度神经网络的语音端点检测方法,同时结合维特比算法,与基于贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC)的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)语音端点检测系统进行对比,在大词汇连续语音识别系统中的实验结果表明,将深度神经网络结合维特比算法,应用于语音端点检测,在复杂噪声环境下取得了更好的效果,适应性更强。; 李文洁张晴晴张鹏远颜永红摆亮; 关键词：语音端点检测维特比语音识别