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1.
RFID数据具有不确定性,复杂事件处理技术将RFID数据看作不同类型的事件,从事件流中检测符合特定匹配模式的复杂事件。概率事件流分为多项概率事件流和单项概率事件流;针对多项概率事件流,提出NFA-MMG模式匹配方法,亦即使用多个有向无环图结合自动机实现模式匹配。针对单项概率事件流,提出NFA-Tree模式匹配方法,亦即使用匹配树结合自动机实现模式匹配;并提出改进的NFA-Tree方法,即基于概率阈值进行过滤,提高结果过滤效率。实验结果验证了上述模式匹配方法的性能优势。  相似文献   
2.
刘婷  李千目  侯君  张宏  李露 《计算机工程》2012,38(22):50-54
提出一种软件系统需求风险评估方法。通过构造Bayesian网络分析需求风险以及风险源之间的因果关系,利用条件概率表定量描述需求风险发生概率,应用层次分析法进行风险影响的评估,得到各项需求风险的综合风险值。仿真结果表明,该方法能较准确地评估软件需求分析阶段的风险等级,在等级划分方面列出了一些主要的需求风险,从而有助于开展风险管理,增强软件的可靠性。  相似文献   
3.
基于FCA的物理层故障定位方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
李千目  刘静  杨云  王宗月  刘凤玉 《计算机工程》2006,32(6):101-102,106
提出了一种基于故障关联算法(FCA)的物理层故障定位模型,依据故障之间的关联关系,运用图论和故障矩阵的方法求出根故障集,确定故障源,有效地起到故障过滤和定位的功能。  相似文献   
4.
数据收集是移动Agent的一类重要应用,在多个领域的移动Agent应用系统中涉及到数据收集。由于移动Agent可能受到恶意主机攻击,如何保证收集数据的完整性是一个重要的安全问题。文中在分析移动Agent 数据收集的安全性属性的基础上,提出了一个用于保证移动Agent在潜在恶意主机上访问时保护所收集数据的完整性安全协议。该协议能够实现数据的完整性验证与数据被收集的顺序无关,从而可以随机地访问主机,并且同一主机提交的数据可以自己更新,非常适合数据动态变化的应用系统。  相似文献   
5.
一种基于生物免疫学的入侵检测系统   总被引:11,自引:0,他引:11  
文章设计了一种基于生物免疫学原理的入侵检测系统,该系统充分考虑到检测数据源的多样性,赋予检测系统规则发现、辨识和扩展功能,能有效检测已知和未知的攻击活动,增强了结点和网络的安全性,降低漏报率和误报率,使实时入侵检测成为可能。  相似文献   
6.
基于多Agent的网络故障诊断系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
论文针对现有网络故障诊断系统的局限性,提出采用Agent技术解决网络故障的诊断方法。在分布式环境中,按照系统和网络的故障模式的不同特征和环境差异,可以利用不同的Agent进行诊断,Agent之间能够相互协作,互相交流信息和进行数据收集。该模型具有可扩充性,采用了状态检查,保证了Agent的自身安全。实验表明,利用该方法实现的系统在进行网络故障诊断时可以取得较好的效果。  相似文献   
7.
提出了一种基于自主计算思想的网络故障诊断系统的自愈模型,并将Petri网和有限状态自动机理论相结合,对自愈策略的实施过程进行建模.本系统将网络故障诊断和性能保持结合起来,提供网络状态数据的采集、分析、存储和响应功能,同时兼顾应用级和系统级的自愈,减少了自愈时间,降低了自愈成本和周期性应用级自愈策略预测失败的风险,提高了诊断系统自身的可靠性,从而实现对网络计算的全面管理.在该策略中,自愈功能作为自愈对象的函数可以随着网络中各种服务和应用的变化而构造,使得自愈管理成为动态变化的网络成分.实验表明,利用该方法实现的系统在进行网络故障诊断时可以取得较好的效果.  相似文献   
8.
提出了一种基于自主计算思想的网络故障诊断系统的自愈模型,并将Petri网和有限状态自动机理论相结合,对自愈策略的实施过程进行建模.本系统将网络故障诊断和性能保持结合起来,提供网络状态数据的采集、分析、存储和响应功能,同时兼顾应用级和系统级的自愈,减少了自愈时间,降低了自愈成本和周期性应用级自愈策略预测失败的风险,提高了诊断系统自身的可靠性,从而实现对网络计算的全面管理.在该策略中,自愈功能作为自愈对象的函数可以随着网络中各种服务和应用的变化而构造,使得自愈管理成为动态变化的网络成分.实验表明,利用该方法实现的系统在进行网络故障诊断时可以取得较好的效果.  相似文献   
9.
提出了一种适用于移动组网的拥塞控制机制(ACRC)。将模糊神经网络引入流量控制,利用其处理不确定性问题和自学习能力,进行流量预测,除了可以快速缓解拥塞,还可以在网络拥塞消除之后通过速率控制进一步节省网络的能量消耗,仿真结果证明了本方法的有效性。  相似文献   
10.
随着恶意入侵计算机现象的日益严重,准确检测入侵的需求应运而生。虽然基于专家系统的入侵检测方法检测准确度很高,但专家知识的获取和规则的动态更新是两大难点。该文提出将第一级认知系统(CS-1)应用于基于专家系统的入侵检测。CS-1采用桶队算法解决了规则评价和规则竞争问题,利用遗传算法不仅去除了降低检测效率的规则,而且取代由遗传算法生成的更强的规则子集。文中对专家系统规则到CS-1分类器的转换及分类器的检测方法进行了实例说明,实验结果体现了该方法的有效性和检测的高效性。  相似文献   
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