小樣本標(biāo)記實(shí)例的數(shù)據(jù)流集成入侵檢測(cè)模型

針對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中傳統(tǒng)決策樹(shù)分類(lèi)算法僅能處理離散化數(shù)據(jù)的情況,提出一種改進(jìn)的入侵檢測(cè)方法。通過(guò)云模型對(duì)數(shù)據(jù)集連續(xù)屬性進(jìn)行離散化,利用遺傳算法引入加權(quán)選擇概率函數(shù),使得決策樹(shù)分類(lèi)算法能檢測(cè)出dos、r2l、u2r、prb攻擊。kddcup99數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于貝葉斯、支持向量機(jī)與云模型離散化的檢測(cè)方法相比,該方法具有更好的入侵檢測(cè)與分類(lèi)性能。

通過(guò)特征提取和小樣本學(xué)習(xí)的結(jié)合,提出一種全新的基于混合算法的電力工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型。利用主成分分析對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理,消除原始指標(biāo)之間的相關(guān)性,并提取潛在的綜合獨(dú)立指標(biāo),將新指標(biāo)作為輸入集構(gòu)造基于最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)模型,將其預(yù)測(cè)結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)對(duì)比分析。并通過(guò)不同主成分?jǐn)?shù)目預(yù)測(cè)結(jié)果的比較,確定最優(yōu)的主成分個(gè)數(shù),達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。實(shí)例預(yù)測(cè)結(jié)果表明：該方法可以有效提取原始指標(biāo)的信息量,在小樣本學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)突出,能夠達(dá)到期望的預(yù)測(cè)效果。

通過(guò)特征提取和小樣本學(xué)習(xí)的結(jié)合,提出一種全新的基于混合算法的電力工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型。利用主成分分析對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理,消除原始指標(biāo)之間的相關(guān)性,并提取潛在的綜合獨(dú)立指標(biāo),將新指標(biāo)作為輸入集構(gòu)造基于最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)模型,將其預(yù)測(cè)結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)對(duì)比分析。并通過(guò)不同主成分?jǐn)?shù)目預(yù)測(cè)結(jié)果的比較,確定最優(yōu)的主成分個(gè)數(shù),達(dá)到理想的預(yù)測(cè)效果。實(shí)例預(yù)測(cè)結(jié)果表明:該方法可以有效提取原始指標(biāo)的信息量,在小樣本學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)突出,能夠達(dá)到期望的預(yù)測(cè)效果。

論述了數(shù)據(jù)挖據(jù)和遺傳算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用,詳細(xì)描述了模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則和模糊頻繁序列挖掘,并進(jìn)一步介紹了如何采用遺傳算法優(yōu)化模糊集合隸屬函數(shù),從而達(dá)到改善入侵檢測(cè)系統(tǒng)性能的目的。

傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)雖然可以根據(jù)特征匹配的方法檢測(cè)出攻擊企圖,卻無(wú)法驗(yàn)證攻擊企圖是否成功,生成的報(bào)警不僅數(shù)量巨大而且誤警率很高。該文提出一種結(jié)合漏洞掃描工具對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)生成的報(bào)警進(jìn)行驗(yàn)證的方法,根據(jù)被攻擊主機(jī)是否包含能使攻擊成功的漏洞來(lái)判定攻擊能否成功,對(duì)攻擊的目標(biāo)主機(jī)不存在對(duì)應(yīng)漏洞的報(bào)警降低優(yōu)先級(jí),從而提高報(bào)警質(zhì)量。說(shuō)明了報(bào)警驗(yàn)證模型各部分的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果顯示該方法能有效地壓縮報(bào)警量,降低誤警率,幫助管理員從大量數(shù)據(jù)中找到最應(yīng)該關(guān)注的真實(shí)報(bào)警。

小樣本協(xié)整檢驗(yàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

研究網(wǎng)絡(luò)惡意入侵檢測(cè)問(wèn)題,當(dāng)外來(lái)的惡意入侵程序高度偽裝成虛擬文件隱藏在linux系統(tǒng)中,系統(tǒng)無(wú)法完整檢測(cè)偽裝成虛擬文件的病毒,造成漏檢率很高的問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題,提出一種lsm(linux安全模塊)惡意入侵檢測(cè)新方法,利用專(zhuān)門(mén)為增強(qiáng)linux系統(tǒng)的安全性設(shè)計(jì)的lsm為數(shù)據(jù),能有效檢測(cè)出系統(tǒng)中偽裝成虛擬文件的病毒,避免了只提取系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)而無(wú)法完整檢測(cè)惡意入侵的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明,采用lsm的檢測(cè)新方法,能快速、準(zhǔn)確地將惡意入侵檢測(cè)出來(lái),為保證信息的安全檢測(cè)提供了參考。

巖土參數(shù)的小樣本統(tǒng)計(jì)方法——工程中經(jīng)常遇到的是小樣本，直接統(tǒng)計(jì)其點(diǎn)方差不能反映巖土參數(shù)的實(shí)際變異性。本文建議用grubbs法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)，并應(yīng)用隨機(jī)場(chǎng)理論中的相關(guān)距離概念說(shuō)明取樣間距對(duì)估計(jì)參數(shù)方差的影響及相關(guān)距離對(duì)取樣間距的指導(dǎo)意義，對(duì)...

為提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的檢測(cè)效果,提出了一種基于改進(jìn)d-s證據(jù)理論的信息融合網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法。該方法首先采用支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別對(duì)基于主機(jī)和基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;然后針對(duì)d-s證據(jù)理論無(wú)法解決證據(jù)之間沖突問(wèn)題,從合成規(guī)則著手,提出一種改進(jìn)的d-s證據(jù)理論;最后采用改進(jìn)的d-s證據(jù)理論對(duì)svm的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行融合,兼顧了兩類(lèi)檢測(cè)結(jié)果的優(yōu)勢(shì),提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的性能。仿真結(jié)果表明,與單一的入侵檢測(cè)策略相比,該方法能有效提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率,降低漏報(bào)率,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的整體性能。

支持向量機(jī)以嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ),具有簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)形式、直觀的幾何解釋和良好的泛化性能,其與核函數(shù)的結(jié)合使它成為解決分類(lèi)、回歸、概率密度估計(jì)等實(shí)際問(wèn)題的有力工具。但當(dāng)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集時(shí),無(wú)論在時(shí)間和空間效率上都是無(wú)法滿(mǎn)足人們的需求。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出ασ-svm支持向量機(jī),通過(guò)對(duì)其訓(xùn)練樣本的縮減從而減少其訓(xùn)練時(shí)間。最后ασ-svm算法對(duì)kdd99cup入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)做驗(yàn)證,并與常規(guī)的svm做對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法不但能應(yīng)用到入侵檢測(cè)中,而且其訓(xùn)練的時(shí)間也明顯的減少。

先分析了防火墻和入侵檢測(cè)系統(tǒng)的一些存在的缺陷。在如今常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)搭建中,防火墻和入侵檢測(cè)系統(tǒng)各司其職,中間是由管理員根據(jù)入侵檢測(cè)的報(bào)警為防火墻添加新的規(guī)則去加固網(wǎng)絡(luò),問(wèn)題是管理員這樣的疲于奔命卻不能非常奏效。提出了一種入侵檢測(cè)系統(tǒng)和防火墻聯(lián)動(dòng)的設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)給出了系統(tǒng)模型以及各模塊的功能,各模塊聯(lián)合工作,更能保證了網(wǎng)絡(luò)的安全。

藍(lán)盾入侵檢測(cè)系統(tǒng) (bd-nids) 操 作 手 冊(cè) 廣東天海威數(shù)碼技術(shù)有限公司 日期：2002-9-15 藍(lán)盾入侵檢測(cè)系統(tǒng)操作手冊(cè)廣東天海威數(shù)碼技術(shù)有限公司 目錄 第一章系統(tǒng)概述..............................................................................................................................4 一、系統(tǒng)組成......................................................................................................................................4 1、藍(lán)盾入侵檢測(cè)系統(tǒng)控制中心部分.......

防火墻與入侵檢測(cè)技術(shù)

目前,針對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)手段主要是傳統(tǒng)it系統(tǒng)防御方法的移植,然而工控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求和有限的計(jì)算與存儲(chǔ)資源均對(duì)這些防御手段提出了新的要求。入侵檢測(cè)技術(shù)通過(guò)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的通信行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視、分析并發(fā)現(xiàn)可疑行為進(jìn)行報(bào)警,便于安全人員及時(shí)采取相應(yīng)措施。因此,近年來(lái)以旁路監(jiān)聽(tīng)為基礎(chǔ)的工控網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)得到研究人員的廣泛認(rèn)可。本文將對(duì)工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行深入分析。

研究了一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的異常檢測(cè)模型,根據(jù)這種模型所建構(gòu)的系統(tǒng)具有一定的準(zhǔn)確性、可擴(kuò)展性與自適應(yīng)性.此外對(duì)該模型中的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究.

以盾構(gòu)施工監(jiān)測(cè)所得地表位移資料為學(xué)習(xí)樣本,通過(guò)選擇合適的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其相關(guān)參數(shù)建立預(yù)測(cè)模型,在小樣本訓(xùn)練的情況下,預(yù)測(cè)下一步后續(xù)施工的地表變形位移。通過(guò)時(shí)間窗滾動(dòng)多步預(yù)測(cè),可以獲得盾構(gòu)工作面前、后方測(cè)點(diǎn)在近數(shù)日之內(nèi)任意一天的地表變形位移,并自動(dòng)繪制盾構(gòu)推進(jìn)中沿隧道縱軸方向的隆/沉歷時(shí)曲線。以上海市地鐵明珠二期南浦大橋站附近交疊隧道上行區(qū)間盾構(gòu)推進(jìn)施工期間的工程實(shí)例驗(yàn)證,表明按本文建議方法的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的施工監(jiān)測(cè)值吻合良好。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展隨之帶來(lái)的是越來(lái)越突出的網(wǎng)絡(luò)安全威脅問(wèn)題,因此在實(shí)際操作中廣泛應(yīng)用入侵檢測(cè)技術(shù)。該文主要就入侵檢測(cè)系統(tǒng)當(dāng)前發(fā)展的現(xiàn)狀及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了相關(guān)論述。主要論述了作者對(duì)于入侵檢測(cè)技術(shù)未來(lái)發(fā)展的個(gè)人判斷。

ipv6技術(shù)是下一代互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)核心,對(duì)ipv6網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究與下一代網(wǎng)絡(luò)的安全技術(shù)緊密相關(guān)。在分析網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的基本原理和ipv6網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)之后,提出了一種基于ipv6網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的框架,同時(shí)采用了改進(jìn)的kmp算法和蜜罐技術(shù)。

防火墻與入侵檢測(cè)作為保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的重要技術(shù)手段被廣泛應(yīng)用,但現(xiàn)有的安全產(chǎn)品往往將防火墻與入侵檢測(cè)系統(tǒng)單獨(dú)使用,不能滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)安全整體化、立體化的要求。伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)入侵事件越來(lái)越頻繁的發(fā)生,網(wǎng)絡(luò)安全變得尤為重要,防火墻和入侵檢測(cè)隨之成為網(wǎng)絡(luò)安全措施中非常重要的環(huán)節(jié)。防火墻是一種被動(dòng)的防御手段,無(wú)法發(fā)現(xiàn)攻擊行為,僅僅依靠防火墻來(lái)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的信息安全是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。而入侵檢測(cè)則是一種主動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御措施,它能在不影響網(wǎng)絡(luò)性能的情況下對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。將防火墻和入侵檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng),可以構(gòu)建一個(gè)較全面的能實(shí)時(shí)檢測(cè)到入侵并及時(shí)響應(yīng)的安全系統(tǒng)。本文介紹了防火墻和入侵檢測(cè)的主要技術(shù),探討了防火墻與入侵檢測(cè)系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)。

桑塔納時(shí)代超人轎車(chē)配置ajr發(fā)動(dòng)機(jī),其空氣流量計(jì)是故障率很高的電氣元件,筆者曾經(jīng)有過(guò)3個(gè)月內(nèi)連續(xù)更換5個(gè)的記錄,經(jīng)總結(jié)發(fā)現(xiàn):確定空氣流量計(jì)的性能好壞,關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)流的分析能力,現(xiàn)寫(xiě)下來(lái)與同仁共勉。該熱膜式空氣流量計(jì)g70安裝在空氣濾清器與進(jìn)氣軟管之間,用于檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的進(jìn)氣量。電控單元j220利用其信號(hào)決定點(diǎn)火提前角和噴油量,流量計(jì)主要由加熱電阻、溫度電阻及流量探測(cè)元件組成。加熱電阻置于氣流的通道中,惠斯頓電橋電路使之保持在一個(gè)不變的溫度內(nèi),由于進(jìn)氣氣流的冷卻作用,使熱電阻有溫度下降的趨勢(shì),為保

數(shù)據(jù)流程圖的畫(huà)法 系統(tǒng)流程圖是在系統(tǒng)分析員在做系統(tǒng)構(gòu)架階段，或者說(shuō)，在接觸實(shí)際系統(tǒng)時(shí)， 對(duì)未來(lái)構(gòu)建的信息處理系統(tǒng)的一種描述。這種描述是相對(duì)簡(jiǎn)單且完全的，涉及到 未來(lái)系統(tǒng)中使用的處理部件，如磁盤(pán)，顯示器，用戶(hù)輸入以及處理過(guò)程的先后順 序表示等，標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)流程圖應(yīng)該有10種圖元，具體的有國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然，系 統(tǒng)流程圖還可以用來(lái)表示現(xiàn)有的信息系統(tǒng)處理過(guò)程涉及的各個(gè)部件以及次序。系 統(tǒng)流程圖是描繪物理系統(tǒng)的傳統(tǒng)工具.它的基本思想是用圖形符號(hào)以黑盒子形式 描述系統(tǒng)里面的每個(gè)部件(程序,文件,數(shù)據(jù)庫(kù),表格,人工過(guò)程等等).系統(tǒng)流程圖 表達(dá)的是信息在系統(tǒng)各部件之間流動(dòng)的情況,而不是對(duì)信息進(jìn)行加工處理的控制 過(guò)程,因此盡管系統(tǒng)流程圖使用的某些符號(hào)和程序流程圖中使用的符號(hào)相同,但 是它卻是物理流程圖而不是程序流程圖。 數(shù)據(jù)流程圖（dfd）是在系統(tǒng)分析員在系統(tǒng)設(shè)計(jì)階段，

為解決bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于入侵檢測(cè)時(shí)檢測(cè)率較低、訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,對(duì)改進(jìn)差分進(jìn)化算法(samde)優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于入侵檢測(cè)的可行性進(jìn)行研究。該算法引入模擬退火算法(sa)和一種融合de/rand/1與de/best/1的變異算子對(duì)差分進(jìn)化算法進(jìn)行改進(jìn)以提高其全局尋優(yōu)能力。用改進(jìn)后的算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值。通過(guò)逐次的迭代訓(xùn)練使bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂,將優(yōu)化過(guò)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于入侵檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,優(yōu)化的bp網(wǎng)絡(luò)在收斂速度和精度方面有明顯提升,用于入侵檢測(cè)時(shí)提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率,縮短了訓(xùn)練時(shí)間。