融合随机森林和梯度提升树的入侵检测研究

网络入侵检测系统作为一种保护网络免受攻击的安全防御技术,在保障计算机系统和网络安全领域起着非常重要的作用.针对网络入侵检测中数据不平衡的多分类问题,机器学习已被广泛用于入侵检测,比传统方法更智能、更准确.对现有的网络入侵检测多分类方法进行了改进研究,提出了一种融合随机森林模型进行特征转换、使用梯度提升决策树模型进行分类的入侵检测模型RF-GBDT,该模型主要分为特征选择、特征转换和分类器这3个部分.采用UNSW-NB15数据集对RF-GBDT模型进行了实验测试,与其他3种同领域的算法相比,RF-GBDT既缩短了训练时间,又具有较高的检测率和较低的误报率,在测试数据集上受试者工作特征曲线下的面积可达98.57%.RF-GBDT对于解决网络入侵检测数据不平衡的多分类问题具有较显著的优势,是一种切实可行的入侵检测方法.     

基于音频的数字媒体内容分析及其可视化

为了对音视频内容进行更加有效地分析,将信息可视化方法引入数字媒体信息处理领域。设计并实现了集多媒体信号采集、大词表连续语音识别、文本检索和音频检索为一身的多媒体内容可视化分析平台,取得了较理想的效果,充实了信息可视化理论并对其具体应用进行了有益尝试。