分层分布式网络故障监视算法研究

网络管理首先要有效地获得监视信息,现有的简单网络管理协议(SNMP)网络管理方式中,一般采用管理者轮询代理以及代理主动向管理者报告事件通知的方法监视网络,它们都占用较多的网络带宽和系统资源。为了减少网络监视带来的开销,该文基于分层分布式网络管理体系结构,提出了一种动态网络监视算法。算法根据轮询和事件通知获得的网络状态数据,预测发生告警的可能性。如果没有告警的可能性,则延时轮询,同时采用告警滞后机制过滤冗余告警信息,保证了既不漏报告警,又有效地降低了网络管理的通信负担。仿真结果表明,该文的监视算法有效地减少了轮询次数,过滤了重复告警信息,降低了管理信息占用的带宽,提高了网络管理的有效性。     

基于告警事件特征的网络攻击行为实时预警研究

针对当前网络告警数据误报率过高以及新型网络攻击行为难以预测的问题,本文提出基于告警事件特征的网络攻击行为预测方法：首先通过FP_tree树挖掘告警事件属性间的强关联规则,如果挖掘得到的频繁项与正常网络的访问事件属性频繁项相关,则剔除虚假告警事件;接着,采用序列模式算法挖掘正确告警事件的序列关系,如果该序列与某种网络攻击行为序列相关,则形成网络攻击的事件组合规则,实现网络攻击行为的有效预警。通过相关的实验过程和结果分析,表明本文提出的方法能够有效、实时预警网络的攻击行为,具有一定的应用性和扩展性。     

Game Bot Detection Approach Based on Behavior Analysis and Consideration of Various Play Styles

An approach for game bot detection in massively multiplayer online role‐playing games (MMORPGs) based on the analysis of game playing behavior is proposed. Since MMORPGs are large‐scale games, users can play in various ways. This variety in playing behavior makes it hard to detect game bots based on play behaviors. To cope with this problem, the proposed approach observes game playing behaviors of users and groups them by their behavioral similarities. Then, it develops a local bot detection model for each player group. Since the locally optimized models can more accurately detect game bots within each player group, the combination of those models brings about overall improvement. Behavioral features are selected and developed to accurately detect game bots with the low resolution data, considering common aspects of MMORPG playing. Through the experiment with the real data from a game currently in service, it is shown that the proposed local model approach yields more accurate results.     

一种小波域自适应鲁棒闭环数字盲水印技术

本文提出了一种基于小波域的闭环自适应图像鲁棒数字盲水印技术.水印的嵌入过程是一个闭环过程,且其嵌入的位置及强度均与原始图像有关.水印嵌入的初始强度由小波域图像压缩的量化因子决定,并根据检测要求不断的进行调整,从而达到水印的最佳嵌入.本文证明了这种闭环系统的收敛性,并且给出了水印检测过程中正确检测概率和虚警检测概率的求解公式,可用于闭环系统的检测性能判决条件.水印的检测过程中不需要任何原始图像和原始水印信号的信息,采用独立分量分析实现对水印信号的盲检测.检测过程中不仅可以检测到水印的存在,而且可以提取出嵌入到图像中的多个水印信号.实验结果证实了本文提出的闭环自适应数字盲水印技术优于传统的自适应水印技术,水印检测过程中在不需要考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下可以正确的提取水印信号.本文提出的水印算法对通用水印测试软件Stirmark具有很好的鲁棒性.     

基于写相关支持向量描述的入侵防护审计模型研究

设计了基于写相关支持向量描述的安全审计模型来实现一个新的单类分类器,对系统调用中“写性质”子集进行监视和分析,并以此训练单类分类器,使偏离正常模式的活动都被认为是潜在的入侵。该模型仅利用正常样本建立了单分类器,因此系统还具有对新的异常行为进行检测的能力。通过对主机系统执行迹国际标准数据集的优化处理,只利用少量的训练样本,实验获得了对异常样本100%的检测率,而平均虚警率接近为0。     

无线烟火远程报警系统设计

设计了一种无线烟火报警系统,采用超灵敏的微小电流传感器检测烟火报警器的工作状态,STC89C51单片机通过A/D转换器检测电流传感器的状态,控制GSM模块发送短信到目的手机。采用GSM无线通信的方式,实现了待监测房屋和房屋主人的信息沟通,不受时间、地域、距离的限制,如果发生火灾,能够立即发送短信到屋主,最大限度地降低火灾损失;采用电流感应的方式,能与市面上各种烟火报警器结合使用而不用改变硬件设计。     

基于IPFIX的DNS异常行为检测方法

提出了一种基于IPFIX（IP数据流信息输出）网络流量数据准确检测可疑和异常DNS、识别DNS流量放大攻击行为的算法。该算法已在清华大学校园网实际部署运行,能够有效检测到校园网内部DNS的异常行为并发送告警信息,从而及时控制攻击行为,实现异常流量的及时监测和预警。     

面向残障人士的基于眼动交互的绘画系统

本文建立了一个面向严重肢体残障人士的眼动交互绘画系统.为此,首先给出了眼动数据的预处理与分析方法;为减弱米达斯(Midas)接触问题对眼动行为判别的影响,提出了基于时域约束的注视点聚类算法,可提取出注视点判断用户当前的视点中心,并据此进一步判断用户眼睛行为;针对眼动原始数据中的噪声影响,设计了窗口长度自适应的视点信号平滑处理方法,可减弱视点抖动产生的噪声,实现自由绘画较为平稳的绘画轨迹.在此基础上,设计并实现了基于ASL眼动仪的眼动交互式绘画系统.     

A Danger Estimation System for Infants Based on a Foreground Dynamic Probability Model

This study presents a danger estimation system to prevent accidents among infants. A video camera positioned above the infant＇s crib captures video. The proposed system can monitor the behavior of infants aged zero to six months. If there is a change in behavior or any other unusual occurrence, the system alerts the person responsible to attend to the baby immediately. The proposed system operates in three phases, which are foreground color model （FC model） construction, infant detection, and degree of danger analysis. During FC model construction, the foreground color histogram is created iteratively; the background image does not have to be constructed first. A motion-history image （MHI） is also obtained based on the motion of the infant. The color and motion information supplied by the FC model and the MHI are combined to detect the infant, who is regarded as the foreground object in the input frame. Moreover, six features of infant behavior are extracted from the detected infant to measure the degree of danger faced by the infant, and the result is used to warn the baby-sitter if needed. Experimental results show that the proposed method is robust and efficient.     

基于单片机的天然气报警系统设计

为了有效减少我国家庭火灾事故的发生,提高人民家庭的安全水平,给人们带来更为舒适放心的生活环境,设想如果可以研发结构简单、经济实用的家庭烟雾报警器实现天然气报警系统的智能化,那就可以大幅度地减少家庭火灾事故发生的概率。本文根据单片机原理与传感器理论,提出一种基于单片机的天然气报警系统设计,它以单片机为控制核心,通过分析气敏及温度传感器模块传递回来的数据以达到蜂鸣器报警的目的。气敏传感器及温度传感器检验天然气的易实现性、高精度性以及自适应理论的应用,都使得该报警器可以更精确的检测并报警。通过理论研究与仿真演示,证明此报警器可以很好的完成检测及报警目的,但要达到实际应用还需要进一步的探讨与研究。     

基于软组件的火灾报警系统与iFIX监控系统的集成

在智能化建筑中,火灾报警系统庞大而且结构复杂,但长期以来,大多是单个孤立运行的系统,没有进行有效的集成,不便于系统的管理。为了使火灾报警系统融入整个智能化建筑体系中,提出了一种火灾报警系统与iFIX监控系统的集成方案,通过集成接口软件将火灾报警信息读入iFIX监控系统数据库,并在发生报警时在iFIX画面中予以显示。结果表明,此举方便了建筑值班人员的日常维护与管理,节省了大量人力和财力,实现了火灾报警系统与iFIX监控系统的有机集成。     

基于流量统计特征的端口扫描检测算法

根据网络流量的统计特征提出一种慢速端口扫描行为检测算法，以主机数和端口数的比值及被访问主机端口集合之间的相似度为基础，采用非参数累积和CUSUM算法及小波变换方法对流量统计特征进行分析，进而判断是否存在端口扫描行为。实验结果表明，所提取的网络流量特征及算法可以有效地检测异常行为，该方法和Snort相比较具有低的漏报率和误报率。     

一种混合模型的时序数据异常检测方法

对设备性能指标、用户数据指标的异常检测能有效地发现系统潜在故障,本文提出了一种混合异常检测方法。该方法利用k-means将历史数据按照时间进行划分,使用grubbs算法剔除历史数据中的噪音,并计算各时间段的阈值形成动态阈值,同时利用曲线拟合和ARIMA算法对预处理后的历史数据进行训练,得到对应的模型,作为判断异常的依据。该方法结合了统计学的高效、机器学习的准确,无需对数据进行标注,该方法能自动发现单指标和多指标异常。通过在几个系统的实际运维的检验,本文提出的方法能有效地发现缺数异常和系统异常,提高告警准确率,单指标的查全率达到100%,平均查准率为95.7%,算法的效率满足生产环境中的性能要求。     

Integrated video object tracking with applications in trajectory-based event detection

This work presents an automated and integrated framework that robustly tracks multiple targets for video-based event detection applications. Integrating the advantages of adaptive particle sampling and mathematical tractability of Kalman filtering, the proposed tracking system achieves both high tracking accuracy and computational simplicity. Occlusion and segmentation error cases are analyzed and resolved by constructing measurement candidates via adaptive particle sampling and an enhanced version of probabilistic data association. Also, we integrate the initial occlusion handling module in the tracking system to backtrack and correct the object trajectories. The reliable tracking results can serve as the foundation for automatic event detection. We also demonstrate event detection by classifying the trajectories of the tracked objects from both traffic monitoring and human surveillance applications. The experimental results have shown that the proposed tracking mechanism can solve the occlusion and segmentation error problems effectively and the events can be detected with high accuracy.     

一种基于行为的可信计算动态度量方法

针对恶意软件泛滥而现行杀毒软件无法检测未知恶意软件的情况,同时经分析恶意软件,发现虽然其形式多样,但是表现出的恶意行为却存在一定的规律性。由此提出一种实现可信计算动态度量的方法,通过拦截程序运行期间产生的行为,构建决策树模型,以此为依据来判定程序行为是否符合预期。实验证明,此方法可以检测出未知恶意软件,之后通过改进数据预处理模块可以进一步降低误报率以及漏报率。     

基于Robei EDA工具与FPGA的倒车预警系统设计

基于对汽车倒车预警技术的研究,具有重要的现实意义。本文提出一种基于FPGA技术的超声倒车预警机器人,具有大视野实时监控测距、减少行车盲区的功能,可以更大范围地避免倒车事故。FPGA作为数据处理核心,在摄像头捕捉到人体时通过人体识别算法可以在显示屏上将人体自动框出,提示驾驶人员注意安全。超声波测距模块实时监测车辆与后方障碍物的距离及方位信息,当距人体之间的距离小于一定距离的时候,将通过蜂鸣器发出警报,起到了辅助倒车的作用。此外,系统还可以对车内环境参数进行测量并将数据传输至上位机显示。测试结果表明,系统完成了在倒车过程中对人体的识别与报警,具有高速、实时性高、可靠性高等优点。     

彩色图像中文本的定位

随着基于内容检索技术的发展，人们逐渐意识到包含在彩色图像和视频中的文本具有重要的语义作用。提取并识别图像中的文本首先需要确定它们的位置。本文提出了一种新的基于连通区域确定彩色图像中文本位置的方法，它首先对图像进行多通道分解以得到连通区域，然后对连通区域的尺寸和位置排列进行分析以确定图像中文本的位置。本文方法不仅能确定水平排列和垂直排列文本的位置，也能确定按一定倾角排列的文本的位置。实验结果表明，该方法可得到较好的文本定位效果。     

基于ATT7022A电能计量芯片的电力监控终端设计

高压电力传输线路的监视控制、故障检测、故障定位对于保证电网的安全运行有着重要的意义。采用高精度三相电能专用计量芯片AT17022A和低功耗、强抗干扰的STC89CS16RD＋单片机，开发高压电力线路监控终端硬件系统，可以完成电力参数及时、准确地检测和报警。同时系统具有灵活的远程软件校表功能。现场运行表明，系统稳定可靠，具有较高的实用价值。     

通道式辐射检测系统的设计

为了能够快速、有效地检测区分出人工放射源与天然放射源,使用大面积塑料闪烁体设计了一套车辆通道式辐射检测系统。在系统的设计过程中,解决了复杂的环境本底补偿、如何大幅降低误报警率,以及使用标准的137Cs放射源标定仪器确定甄别域的问题。实验的结果表明,该系统能够快速而准确地识别并区分出人工放射源和天然放射源,不但有效地克服了现有的人工放射源检测方法的缺陷,而且准确性也得到了较大提高。     

应用图像融合与多样性的舰船显著性检测

基于单源的图像显著性检测存在较大的虚警或漏检,文章提出了利用约简后的特征点和CPD算法对海面实拍船只图像进行多源图像匹配,获得图像间的变换投影方程并利用投影方程对单源图像的显著性检测结果进行叠加与虚警控制器分类,从而达到提高检测率与控制虚警的目的。显著性检测方面,文章分析了基于图等级多样性的显著性检测方法的不足和优点,引入了最大稳定区域检测方法对图像做前期处理,并对获得区域进行联合获得新区域,使得新区域能够最大限度地满足基于图的等级多样性显著性检测最优条件。对于检测获得的联合区域目标显著性不完整的情况,利用了区域的叠加性进行加权求和,最终获得了具有较好联通性的多舰船目标图像显著性检测结果。对于显著性检测结果中存在较大虚警的情况,文章进一步提出计算船只与浪花的多尺度分形维数,并结合Adaboost算法训练浪花虚警控制器。实验结果显示控制器能够消除一部分浪花带来的虚警,但是对于灰度与舰船极为相似的虚警无法消除。