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1.
近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。 相似文献
2.
受生物材料的韧脆复合结构的启发,本文将Al箔、Ti箔和Ti2AlNb箔材堆叠排列,采真空热压烧结技术制备了层级结构的Al-Ti-Ti2AlNb层状复合材料。利用SEM、XRD等技术表征了材料的微观结构,并测试了抗弯与抗压性能。研究发现,本文设计的层状结构复合了Ti、TiAl系列间化合物、Ti2AlNb等多种材料,层级结构明显,界面清晰。抗弯强度与抗压强度分别为1231±71MPa和1341±63MPa,相比同类材料具有显著的优势。分析认为,多层级结构的存在对裂纹的扩展有显著地阻碍作用;相比常规的二元TiAl层状材料,Ti2AlNb层的存在显著提高了力学性能。 相似文献
3.
为保证团柏矿使用无轨胶轮车的可行性及安全性,通过建立无轨胶轮车坡道受力的力学模型,对无轨胶轮车处于上坡、水平及下坡情况下的制动性能进行具体分析,对为防止无轨胶轮车出现跑车事故的速度失控装置的工作原理及应用进行论述。研究结果表明:无轨胶轮车在不同坡度时应通过改变前后轮的制动分配比来防止车轮抱死;速度失控装置能够有效防止跑车事故的出现。 相似文献
4.
碳纤维材料加固混凝土结构是一种新型结构加固方法。某商场由于电器故障引起火灾,导致该商场框架梁构件受到一定程度的损伤,危及结构安全,经分析比较多种加固方案,最终采用粘贴碳纤维布对该框架梁进行加固。 相似文献
5.
6.
7.
现有的盲检测方法主要针对灰度图像和未压缩图像,很多算法都不能有效地检测彩色压缩伪造图像。本文提出了一种利用JPEG双量化失真特性实现彩色压缩伪造图像盲检测的方法。通过分析伪造图像的制作过程,可知由多幅JPEG图像拼接成的高质量彩色伪造图像中篡改区域和背景区域经历的双量化过程不同。根据这一特性,本文首先使用背景区域的初始量化表估计值对待检测图像进行再压缩处理,定义再压缩后图像各颜色分量的失真函数;然后根据各失真函数在图像不同区域的取值,由各颜色分量分别确定篡改区域;最后综合彩色图像各颜色分量的检测结果,最终识别出彩色图像篡改区域的位置和大小。仿真结果表明该方法不但可以有效地识别彩色伪造图像的篡改区域,而且比基于单一颜色分量的检测方法更加准确。 相似文献
8.
以尿素、醋酸锌、柠檬酸为主要原料,采用浸渍-热聚合法分别制备了ZnO/g-C_3N_4和CDs/ZnO/g-C_3N_4复合材料,考察了2种催化剂在可见光下对罗丹明B的光降解效率。利用XRD、TEM、XPS、UV-Vis DRS、FTIR对催化剂进行了表征和评价。结果表明:石墨相氮化碳(g-C_3N_4)呈片状,ZnO呈棒状,碳点(CDs)平均直径约为10 nm,呈单分散排布,分散性较好;且CDs/ZnO/g-C_3N_4仍保持石墨相g-C_3N_4的晶型结构,三元组分相互协同作用使CDs/ZnO/g-C_3N_4在可见光下,光照时间为210 min,对质量浓度为8 mg/L的RhB溶液表现出优异的光催化性能,其降解罗丹明B的效果优于单体g-C_3N_4、ZnO及ZnO/g-C_3N_4,降解率可达到70%左右。 相似文献
9.
一种针对不良主题的文本过滤方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对不良文本的过滤问题,文章提出了一种基于SVM分类器改进的文本过滤方法。该方法将传统的基于词语的分类方法改为基于词语元组的分类,增强了特征项的分辨率,实验表明该方法同传统的过滤方法相比具有较高的准确率和召回率。 相似文献
10.
通过对视频信源的统计分析,本文提出一种改进型Weibull密度分布,并据此密度分布建立一个新的率失真模型。文章通过使用Weibull概率密度函数,逼近实际DCT系数分布,并通过编码熵理论和失真分析,将模型表示成为两个关于视频编码量化步长的函数,即码率量化(R-Q)模型和失真量化(D-Q)模型,进而估计编码码率和量化失真。仿真结果表明,该密度分布比Cauchy密度分布更逼近于实际视频序列的DCT系数统计特性,并且该模型较基于Cauchy密度分布的率失真模型能够更为精确地估计实际编码码率和失真性能。 相似文献