基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法

针对声呐图像的特点,提出了一种新的基于马尔可夫随机场(MRF)的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现,声呐图像混响区基本上都服从高斯分布,然而,其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割,因此,通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理,使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型,并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计,从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后,利用该模型对声呐图像数据进行了分割实验,并和其他典型的分割算法进行了比较,验证了该方法的有效性及快速性。     

一种改进的网络安全态势量化评估方法

在基于隐马尔可夫模型的网络安全态势评估中,观测序列的获取和状态转移矩阵的确立是影响评估准确性的关键.目前观测序列多以随机方式获取,不能有效表征网络的安全性;而状态转移矩阵往往依据经验给出,具有很强的主观性.该文提出改进方法:首先,基于警报的统计特性提出警报质量的概念,依据警报质量获取的观测序列,可改进数据源的有效性;其次,基于安全事件和防护措施的博弈过程,提出确定状态转移矩阵的方法,并结合攻击成功的概率对其进行修正,提高状态转移矩阵的有效性.对比实验证明,基于改进算法生成的风险值对网络安全态势的量化更加合理.     

吸声尖劈对声纳平台声场影响试验研究

为研究吸声尖劈对船舶声纳平台声学环境的影响,开展了吸声尖劈对声纳平台水下声场影响的模型试验研究;通过在声纳平台结构0％,100％敷设吸声尖劈的情况,声波分0°,90°,180°方向入射,讨论了尖劈敷设方式、声波入射方式对声纳平台散射声场的影响,得到了声纳平台典型部位的声压分布.研究表明:吸声尖劈可明显改变声纳平台的声场分布,使声纳平台自噪声降低至少5dB,局部区域可降20 dB以上,但其抑制效果随考核位置、声波频率的不同而各有变化.     

入侵检测系统中报警验证模块的设计与实现

传统入侵检测系统虽然可以根据特征匹配的方法检测出攻击企图,却无法验证攻击企图是否成功,生成的报警不仅数量巨大而且误警率很高。该文提出一种结合漏洞扫描工具对入侵检测系统生成的报警进行验证的方法,根据被攻击主机是否包含能使攻击成功的漏洞来判定攻击能否成功,对攻击的目标主机不存在对应漏洞的报警降低优先级,从而提高报警质量。说明了报警验证模型各部分的设计和实现方法,系统运行结果显示该方法能有效地压缩报警量,降低误警率,帮助管理员从大量数据中找到最应该关注的真实报警。     

一种时频域联合捕捉主动声纳信号的方法

介绍了一种可应用于被动声纳的时频域联合捕捉主动声纳信号的方法及其工作流程。仿真相同噪声环境下使用该方法的发现距离与主动声纳探测距离,仿真结果表明使用该方法的发现距离远超过主动声纳探测距离,使用该方法可实现对目标的远程发现。     

基于粒子系统的舰船尾流建模与仿真

在尾流自导鱼雷弹道设计与作战使用研究中,需要建立逼真的水面舰船尾流模型,用以进行鱼雷进出尾流的判断。舰船尾流是1种具有较好统计特征的随机物理场,与舰船速度、航向、位置等机动轨迹与海况存在内在的关联。而粒子系统正是解决这种随机物理场的最有效方法。根据舰船尾流的外在特征,采用粒子系统研究建立了舰船尾流模型,实现了舰船各种机动条件下尾流的模拟和鱼雷尾流探测的仿真,为尾流自导鱼雷的弹道研究提供了很好的技术支撑。     

基于可拓学的网络安全报警分析技术研究*

用户的网络管理需要建立一种新型的综合网络安全管理解决方案,即统一网络安全管理。特别关注于其中的一个关键功能——报警分析。其思路是以IDS报警为中心,将报警分析过程分解为包含报警评估与报警相关的两级关联分析模式。为了有效克服现今IDS报警分析技术中存在的问题和局限,顺应网络安全管理的统一化趋势,引入在解决矛盾问题方面极具优势的可拓学,以保证网络安全报警分析各种功能在技术上的实现。     

多基地声纳系统定位精度分析与最优布站

双基地与单基地声纳相比,具有较好的反电子对抗的能力.但是在某些区域(如基线区、发射和接收站的侧边区),其定位性能较差.为了改善这些区域的定位性能,最有效的办法就是增加发射和接收站的数量,形成多基地声纳系统.而对于多基地声纳系统而言,不同的站址布局,算法的定位精度也不会相同.给出了多(四)基地声纳系统定位布站的几何分类,通过多基地TOL算法仿真分析了各种布站的定位精度,得到了多基地定位布站方案,方案可得到比较理想的定位精度,工程易实现.具有较强的应用价值.     

Association Rule Mining Frequent-Pattern-Based Intrusion Detection in Network

In the network security system, intrusion detection plays a significant role. The network security system detects the malicious actions in the network and also conforms the availability, integrity and confidentiality of data information resources. Intrusion identification system can easily detect the false positive alerts. If large number of false positive alerts are created then it makes intrusion detection system as difficult to differentiate the false positive alerts from genuine attacks. Many research works have been done. The issues in the existing algorithms are more memory space and need more time to execute the transactions of records. This paper proposes a novel framework of network security Intrusion Detection System (IDS) using Modified Frequent Pattern (MFP-Tree) via K-means algorithm. The accuracy rate of Modified Frequent Pattern Tree (MFPT)-K means method in finding the various attacks are Normal 94.89%, for DoS based attack 98.34%, for User to Root (U2R) attacks got 96.73%, Remote to Local (R2L) got 95.89% and Probe attack got 92.67% and is optimal when it is compared with other existing algorithms of K-Means and APRIORI.     

和差式相位测向法在吊放声纳改进中的运用研究

国内某型吊放声纳在模拟信号处理过程中存在操作复杂和测向精度不高等问题,早期和差式相位测向法需要复杂的显示系统,对人员的操作要求较高,并且误差较大。通过分析影响吊放声纳测向的因素,在模拟处理转变为数字信号处理技术后,基于和差式相位测向原理,同时引入恒虚假检测以及目标参数估计等后处理算法流程,可直接精确地计算出目标方位,降低了对操作技能的要求,最终确定数字化改造的方向,为早期模拟吊放声纳装备性能改进提供了依据和参考。