排序方式: 共有31条查询结果,搜索用时 218 毫秒
1.
2.
针对目前内部威胁人物检测准确率低及高维数据特征信息利用不全的问题,提出全特征信息均衡建模的内部威胁人物检测方法. 该方法对组织内部产生的多源数据进行特征提取和构建,通过对所有特征进行交叉分组,利用交叉分组后的特征进行孤立森林模型构建,提高模型构建过程中对数据特征信息利用的均衡性,利用生成的孤立森林模型进行内部威胁人物检测. 实验结果表明,该方法在CERT-IT(v4.2)内部威胁人物数据集上具有较高F1,且算法效率高,能够有效地用于内部威胁人物检测. 相似文献
3.
通过对信息系统攻击和防御行为过程的分析,提出了信息系统攻击与防御的“共道”与“逆道”过程,建立了信息系统对抗过程的“共道-逆道”模型,该模型是信息系统攻击与对抗过程的抽象,通过合理裁剪和填充具体内容便可广泛适用;该模型可以方便地分析攻击方和被攻击方的行为过程,分析其时间区域分布、其“共道”和“逆道”的信息特征等;该模型将为信息系统安全与对抗的系统层的分析、设计和评价提供一定的理论与技术基础。 相似文献
4.
目的分析了传统分层卡尔曼滤波融合算法,指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷,提出了一种加权分层卡尔曼滤波融合算法,方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法,对传统融合算法和新算法进行比较,并给出了各种情况下均方根误差的统计值比较,结果分层融合算法并不优于加权平均和反馈加权平均算法,加权及反馈滤波融合算法原理简单、数据处理量小、速度快、容错性好,结论加权分层融合算法特别适用于失效传感器的处理,特别当一传感器有较大的绝对误差和相对误差或与其它的传感器的采样周期略有不同和与其它传感器采样不同步时,将融合结果反馈给单传感器,可提高各单传感器的跟踪精度。 相似文献
5.
6.
针对AdaBoost在使用Haar特征时的局限性,提出了Turbo-Boost算法.该算法经过两轮AdaBoost迭代,先从原始的Haar特征空间中筛选出F维主要特征子空间,再从中训练T>F个弱分类器,以进行最终的表情识别.在CAS-PEAL-R1表情库上的10折交叉验证结果表明,Turbo-Boost算法可显著提升识别性能,对微笑、皱眉、惊讶、张口和闭眼5类表情的总体识别准确率达到了93.6%.此外,该算法的识别速度快,可满足实时识别的需要. 相似文献
7.
通过对25例机械通气病人应用咪唑安定后有明显的镇静效果,自主呼吸与呼吸机频率协调一致,避免人机对抗,提高肺的顺应性,改善气体交换,增加氧的供给,使机械通气的治疗效果得以体现,有利于危重病人的救治。 相似文献
8.
针对当前二进制程序模糊测试中基于变异生成的测试数据的执行路径重复率高导致代码覆盖率低的问题,提出基于遗传算法的二进制程序模糊测试方法.该方法将测试数据转换为遗传算法中的个体,利用Quick Emulator对二进制程序进行插桩以获取程序执行路径,使用基于程序执行路径的适应度函数指导遗传算法中的进化过程,使生成的测试数据能够覆盖更多的程序执行路径.实验结果表明,该方法在相同时间内达到的代码覆盖率平均比模糊测试工具American Fuzzy Lop (AFL)高25.4%.同时,该方法在漏洞挖掘实验中发现了测试程序中的所有崩溃漏洞并且其效率至少比AFL提高10%.该方法能够用于提高模糊测试的漏洞挖掘效率. 相似文献
9.
美术教育既是传授美术知识、训练美术技能的过程,也是影响学生身心健康的过程。遵循学生心理特征、美术教学规律的原则,改进教学方法与手段,则可提高学生心理素质,预防并治疗心理障碍,培养学生的阳光心理,促进身心健康发展。 相似文献
10.
针对当前Android恶意软件检测方法对检测出的恶意行为无法进行识别和分类的问题,提出基于随机森林(RF)算法的Android恶意行为的识别与分类方法. 该方法在对Android恶意软件的类型进行定义的基础上,利用融合多种触发机制的Android恶意行为诱导方法触发软件的潜在恶意行为;通过Hook关键系统函数对Android软件行为进行采集并生成行为日志,基于行为日志提取软件行为特征集;使用随机森林算法,对行为日志中的恶意行为进行识别与分类. 实验结果表明,该方法对Android恶意软件识别的准确率达到91.6%,对恶意行为分类的平均准确率达到96.8%. 相似文献