基于人工免疫的新型入侵检测系统研究

分析研究了人工免疫原理在网络入侵检测中应用的可行性,结合人工免疫模型和数据挖掘技术建立了一个网络入侵检测系统模型。对抗体生成过程中的关键算法进行了描述。为克服在抗体生成阶段由于采用遗传算子导致时空效率不佳的缺陷,将数据流分割成字符串集合,根据数理统计原理,讨论了分割参数和检测器数目的选定,使它在通用性、鲁棒性上具有优势。     

一种基于注册表的分布式入侵检测系统

提出了一种基于Windows注册表的分布式入侵检测系统(RIDS)的结构。讨论了以Windows注册表作为检测分析数据源的优势以及恶意行为对注册表的影响。给出了RIDS信息源数据模型,入侵分析算法,传感器、检测器、数据仓库的构成。对该类入侵检测系统的研究,将有助于丰富基于主机的入侵检测系统的检测手段。     

多级免疫检测器集在分布式入侵检测中的应用

为了提高入侵检测系统的网络环境适应能力,提出了一种基于多级免疫检测器集的分布式入侵检测模型。该模型由检测主机、检测子网和中心服务器组成,将入侵检测系统部署在网络的各检测主机中,检测子网具有与上层入侵检测网络相同的特征,中心服务器负责为检测主机和子网提供支持。通过模拟生物免疫系统的免疫细胞,检测主机的免疫检测器进行了学习和进化,该模型利用二级免疫检测器集机制,协同中心服务器的疫苗接收和种痘操作,减少了检测器的数量和提高了检测器的检测能力。     

基于多传感器数据融合的入侵检测机制

针对特征复杂的入侵方式,设计了一种基于数据融合理论的新型入侵检测机制—DFIDS,结果提高了系统在检测复杂入侵行为时的确定性。DFIDS使用优化的并行分布式检测与决策融合系统模型,可以有效克服传统入侵检测系统因单检测器而在数据采集和分析方面的局限性,从而提高了检测的总体性能。文中建立了DFIDS的理论分析模型,并和传统入侵检测机制进行了对比,结果表明DFIDS在检测准确性方面具有更好的性能。     

基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络

构建了基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络入侵检测系统,系统与网络入侵检测功能相结合,应用于大型网络的入侵检测任务,具有良好的可扩充性;重点讨论了新型抗体网络原理,引进BP神经网络自学习能力,对已有的抗体网络模型进行改进;通过对网络数据集的测试表明,该算法相对于传统抗体网络,其检测效率得到了明显的改善。     

基于风险数据挖掘追踪技术的网络入侵检测研究

网络入侵检测是通过分析网络流量行为来识别网络中恶意活动的过程,针对网络入侵检测面临的海量数据入侵检测的挑战,提出了一种新的基于KDD CUP 99数据集的特征选择算法,将基于滤波器和包装器的方法相结合,选择合适的特征进行网络检测入侵。首先,基于训练数据的一般特征对特征进行评价,不依赖于任何挖掘算法;然后,采用互信息萤火虫算法(MIFA)作为基于包装器的特征选择策略进行特征提取,进一步基于C4. 5分类器和基于贝叶斯网络(BN)的分类器,结合KDD CUP 99数据集对得到的特征进行分类;最后,将提出的方法与已有的工作进行比较。实验结果表明:10个特征足够检测入侵,并提高了检测精度和假阳性率。     

基于危险理论的网络风险评估模型

为有效评估网络信息系统的网络风险,提出了一种新的基于危险理论的风险评估模型(DTREM)。在给出网络活动中自体、非自体、免疫细胞的定义,建立由记忆检测器、成熟检测器、未成熟检测器集合构成的入侵检测子模型后,进一步给出了基于危险理论的网络风险定量计算子模型。利用该模型,可以实时定量地计算出主机和网络当前所面临攻击的各类攻击和总体网络风险强度,理论分析和实验结果均表明,该模型为实时网络安全风险评估提供了一种有效的新途径。     

神经网络算法在智能体IDS系统中的应用

结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型。重点讨论了神经网络入侵检测算法。针对传统的BP网络在入侵检测应用中学习收敛时间和性能上的不足,提出了变速度回归神经网络(采用了批处理技术和动量方法)检测算法,通过对网络数据集的测试表明,该算法较传统BP网络,其学习训练次数大大降低,学习能力显著提高。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

分布式防火墙环境的边界防御系统

针对传统边界防火墙在动态防御方面的缺陷,对防火墙和入侵检测系统之间的三种联动技术进行分析比较,提出了一种基于分布式防火墙环境,具备防火墙和入侵检测功能,采用系统嵌入方式的边界防御系统模型。模型利用队列通信机制实现防火墙和入侵检测协同工作,共同检测和防范对系统的入侵行为,并通过安全通信模块与分布式防火墙连接。最后给出了在Linux下的实现。     

基于快速BP算法的ANN模型在财务失败预测上的应用

对企业财务状况的正确判断关系着企业的生存和发展,因此建立合理的财务失败预测模型是财务研究的热点。在企业财务失败预测模型中引入基于快速BP算法的人工神经网络,克服了标准BP算法的不足,比Fisher判别分析模型有着更强的预测能力。     

“发现者”的置换与新的小说观念——罗伯格里耶小说叙述模式论

罗伯 格里耶常常通过模仿传统的侦探小说达到颠覆传统小说的目的 ,而其中的奥妙就是将传统侦探小说中的侦探———发现者置换掉 ,而使读者成为发现者。这样 ,罗伯 格里耶小说与传统小说的区别是 ,传统小说是通过作品中“发现者”对案件 (事件 )的发现过程 ,让读者被动地接受作品 ,罗伯 格里耶的小说则是通过读者对作品的发现 ,让读者积极地理解作品 ,从而体现出了新的小说观念     

乳制品巴氏杀菌温度智能控制算法模拟及实验研究

采用热水箱模拟乳制品巴氏杀菌容器,研究热水箱水温的开环响应特性,建立了数学模型.运用MATLAB软件对该模型进行PID控制算法仿真研究,得到了PID控制参数的基本范围.在仿真研究所得参数的基础上,运用改进的有监督Hebb学习的单神经元自适应PID算法对热水箱水温进行控制,将其精确保持在目标温度,并且使其在有扰动的情况下具有良好的动态性能.该改进方法用于巴氏杀菌过程中的温度控制,可以确保乳制品的品质,并且降低了能耗.     

浅地层探地雷达回波倒相的自适应处理

针对浅地层探地雷达目标回波相位倒置造成的垂直距离判别不准的问题,提出了一种探地雷达对目标回波相位倒置的自动识别、纠正并统一成像的方法。讨论了均匀平面波对理想导体和理想介质平面垂直入射情况下,反射平面对反射波相位的影响。介绍了探地雷达信号处理的算法,对实测的成像数据进行处理,证明了该算法的有效性,提高了浅地层探地雷达在存在相位倒置情况下的检测能力。     

泛化英语专有名词意义的认知研究

文章从认知语义学的角度出发,运用转喻和隐喻的认知机制分析了泛化英语专有名词首个词义的获得及其引申义的多义范畴,旨在为研究泛化英语专有名词的意义提供一种新的角度和思路。     

侗族传统农业伦理对发展畜牧业经济的制约

因地制宜,在发展农业的基础上大力发展畜牧业,是侗族地区实现当代产业结构升级的必然要求,但侗族传统农业伦理对畜牧业经济的发展具有很大的制约作用。破解这种制约需要系统分析侗族传统农业伦理的形成及其对发展畜牧业经济的深刻影响,以采取避开传统农业经济伦理的障碍和淡化传统农业经济伦理,并施以诱导加拖动的方法,促进新农业经济伦理的成熟和发展。     

试论邓小平的国家利益观

邓小平的国家利益观是在准确分析当代国际关系现实的基础上对马克思主义国家利益观的继承和发展.它始终围绕"国家利益是国家对外战略最高准则"这一基本命题展开,阐述了国家利益的三个构成要素,提出了维护国家利益的三大原则.它突破了长期以来在国家对外战略指导思想上的理论误区,丰富和发展了毛泽东的国际战略思想.新世纪的国际形势要求我们从新的视角、新的思维来把握国家利益的内涵,因此,深入研究分析邓小平同志的国家利益观,努力把握其思想脉络和理论精髓显得十分迫切和重要.