基于Snort的DHCP Flood攻击检测

Snort是一个功能强大的轻量级的NIDS,它能够检测出各种不同的攻击方式,并能对攻击进行实时警报。然而,Snort对DHCP Flood攻击的检测存在着明显的缺陷。在入侵检测系统Snort的基础上,通过设计预处理插件,实现了对DHCP Flood攻击的检测。     

基于双线性RepVGG注意力网络的花卉分类

为进一步提高花卉分类的准确率,在对双线性卷积神经网络、RepVGG及注意力机制进行研究的基础上,提出一种基于双线性RepVGG注意力机制的网络模型。首先利用RepVGG网络替换原始的特征提取网络VGG,以提高对花卉主要特征的提取能力;然后在两个RepVGG网络中分别引入通道注意力及空间注意力机制,并利用两个RepVGG网络外积后生成的高维双线性特征,来提取花卉的细粒度特征;最后通过结构重参数化,将RepVGG的各层转换为单路结构,以提高模型推理的速度。实验结果表明,在增强的Oxford-102数据集上,新模型与原始模型及常见模型相比,其推理速度及分类准确率均有较大的提升,与未引入注意力前相比,分类准确率也有一定的提升。     

基于改进VGG16网络模型的花卉分类

为进一步提高花卉分类的准确率, 在对现有的VGG16网络模型进行研究的基础上, 提出一种基于视觉注意力机制的网络模型. 将SE视觉注意力模块嵌入到VGG16网络模型中, 实现了对花卉显著性区域特征的提取; 为有效防止梯度爆炸及梯度消失, 加快网络的训练和收敛的速度, 在各卷积层后加入BN层; 采用多损失函数融合的方式对新模型进行训练. 新模型能有效提取花卉的花蕊、花瓣等显著性区域, 放大了花卉的类间距离, 缩小了类内距离, 加快了网络的收敛, 进一步提高了花卉分类的准确率. 实验结果表明, 新模型在Oxford-102数据集上的分类准确率比未引入注意力前有较大提高, 与参考文献相比, 分类准确率也有较大的提高.     

移动云计算中时延保证的任务分配方法

为在移动云计算中给任务提供实时保障,设计任务窗口对虚拟机中的任务进行分配,根据任务截止期和任务窗口大小进行调度;监控任务的执行过程,对窗口尺寸进行动态调整和修正,采取反馈机制保障后续任务分配不受影响,确保窗口内的任务时延达标。根据任务的变化情况,建立相应的虚拟机扩展或收缩策略,保障任务能够实时完成。实验结果表明,任务能在规定的时间里得到提交,保证了实时任务可用性,系统中资源利用率高,其性能得到了很好的验证。     

H.264视频最佳宏块模式快速选择

H.264现有的高复杂度多模式运动估计和模式选择占据了大部分编码时间,提出了一种新的最佳宏块模式选择算法来加速模式选择过程。通过对宏块模式的时间与空间预测,并结合宏块率失真代价的统计特性,对宏块所有编码模式划分成不同优先级的集合,实现最佳宏块模式的快速判定。实验表明,该算法在大幅度降低编码时间的同时,对宏块模式判断的准确性有了进一步的提升。