混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道*

攻击者可以将生成的任意信息隐藏在ICMP的有效负载中传递出去,构成了ICMP负载隐通道。在分析ICMP数据流熵标准差和熵值分布特性的基础上,提出了基于信息熵的样本集缩减策略。为提高采用标准支持向量机(SVM)的学习能力与推广能力,建立了若干选取规则,构造出一种有效的混合核函数。最后采用混合SVM结合信息熵的方法检测ICMP隐通道,取得了较快的分类速度和较高的检测率。实验结果表明,采用混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道的方法,是有效的、可行的。     

Web 日志挖掘中模糊C均值聚类研究

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度.笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性...     

混合教学模式在VFP程序设计课中的应用——基于慕课背景

针对应用型高校VFP程序设计教学课时压缩而教学内容不减的现状,以及传统教学模式存在的问题,慕课作为一种新型教育学习模式,给网络教学带来了历史性的变革,在新技术与平台的支持下,慕课课程拥有一套自己的学习和管理系统.含有丰富的课程资源,包括短视频、习题、讨论、补充材料、测试等.为使教学更加系统化,最大限度地发挥教师的主导作用和学生的主体作用,"慕课"时代下混合式教学模式是相当有必要的.     

Web日志挖掘中模糊C均值聚类研究

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度。笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性对聚类结果的影响,实验证明该方法提高了模糊C均值聚类算法的准确率。     

Web日志预处理技术探析

随着Internet的普及,Web日志挖掘成为一个新的研究课题。由于Web日志数据的半结构化,为了得到有效的挖掘模式,提高挖掘算法的效率,首先需要对数据预处理。该文详细介绍了Web日志数据预处理的四个步骤:数据清洗,用户识别,会话识别和路径补充,并实现了对某校院网日志记录的预处理,得到了理想的结果。     

WiMAX接入技术在IPTV系统中的应用研究

在分析IPTV接入网的要求和WiMAX技术优势的基础上,提出了WiMAX应用于IPTV的系统模型,并具体分析了系统流程;针对IPTV业务下行数据量比较大的特点,提出了适合IPTV业务特点的下行链路实时调度(DLRTS)算法,该算法的主要目的在于降低实时业务的时延,从而保证IPTV的服务质量(QoS)。仿真结果表明,与常用的轮叫调度(Round R0bin)算法相比,本文算法在实时业务的时延和吞吐量两方面的性能都有明显提高,可很好地支持IPTV业务。