加权关联规则在网络入侵检测系统中的应用

为了解决将关联规则算法应用于入侵检测系统后,在提高系统检测率的同时系统误报率增加的问题,将加权关联规则算法应用于入侵模式的挖掘中,在一定程度上提高了入侵检测的检测率,并降低了误报率。在此基础上,提出了采用加权关联规则算法的网络入侵检测系统的结构。     

基于数据挖掘的入侵检测应用研究

论述了入侵检测系统的基本概念,针对目前入侵检测系统中存在的问题,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,阐述其结构及主要功能。在系统的实现方面提出应用新的加权关联规则分析来改进数据挖掘模块的算法并应用与入侵检测系统之中。与传统关联规则入侵系统相比提高了挖掘入侵模式的精度和完整性,降低了误报率的发生。     

基于并行关联规则挖掘算法的入侵检测系统的研究

数据挖掘技术已经在入侵检测当中得到应用。为了进一步提高效率。提出将井行关联规则应用到入侵检测的挖掘中，以提高入侵检测的效率。本文提出一个新的分布式的入侵检测系统结构，重点介绍了井行关联规则挖掘算法如何应用于此系统．及其应用于此系统之后的优点。     

基于改进关联规则的网络入侵检测方法的研究

研究关联规则的高效挖掘算法对于提高入侵检测的准确性和时效性具有非常重要的意义.针对现行的入侵检测方法建立的正常模式和异常模式不够准确、完善,容易造成误警或漏警的问题,本文将改进后的关联规则挖掘算法-XARM和关联规则增量更新算法-SFUP应用于网络入侵检测,提出了新的入侵检测方法,该方法通过挖掘训练审计数据中的频繁项集建立系统和用户的正常行为模型以及入侵行为模型.     

分布式网络时序关联入侵攻击行为检测系统设计

分布式网络采用网状拓扑结构,传输链路数很大,在提高网络稳定性的同时也相应增加了遭受恶意入侵的风险。针对传统网络入侵行为检测系统设计存在的检测耗时长、准确率低、误报率高等不足,提出基于时序关联规则的分布式网络入侵攻击行为检测系统。基于时序关联规则算法原理,设计了入侵检测系统的硬件构成,系统硬件部分由数据采集、规则解析、协议解码、数据预处理及检测分析模块等部分构成;在入侵检测系统的软件算法流程方面,重点将入侵数据集变换为一种基于时序的项集矩阵,求解出相关的频繁项集及时序关联规则,实现对分布式网络入侵行为的精确检测。实验数据表明,提出的入侵系统设计具有良好的系统稳定性及检测效率,在检测精度和误报率控制方面也具有优势。     

一种数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用

文章讲述了一种基于关联规则的数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用。首先得到一些数据库日志中的强关联规则，然后以此作为判断攻击性事务的标准，最后用实验说明了该算法的有效性。     

基于模糊关联规则挖掘的网络入侵检测算法

为了有效解决当前网络入侵检测算法存在的缺陷,提高网络的安全性,提出基于模糊关联规则挖掘的网络入侵检测算法。首先收集网络数据,提取网络入侵行为的特征;然后采用模糊关联规则算法对入侵行为特征进行挖掘,选择入侵行为最有效的特征,减少特征之间的关联度;最后支持向量机根据"一对多"的思想建立网络入侵检测的分类器,以KDD CUP数据为例对网络入侵检测性能进行分析。结果表明,该算法的网络入侵检测正确率超过了95%,检测结果要明显好于其他检测算法,易实现,可以用于大规模网络的在线入侵检测分析。     

基于混合模式的入侵检测系统研究与设计

关联分析和分类分析是数据挖掘的关键技术,但传统算法对入侵检测数据进行处理时有很多的不足,使用加权关联分析和核机器分类算法构造混合型入侵检测系统,设计后的系统框架分为检测客户端和检测服务端,检测客户端主要是对数据的预处理和生成检测模型;检测服务端主要是判断检测模型,进行入侵数据的二次挖掘.结果说明,该系统具有良好的入侵数据分类效果.     

模糊FP-growth在入侵检测中的应用

关联规则挖掘技术目前被广泛应用于入侵检测系统中。关联规则挖掘算法之一的FP-growth算法在处理数值量的输入时需要二值化,使得准确率不高;而Fuzzy Apriori算法需要重复扫描数据库,效率较低。针对此问题,改进现有的FP-growth算法,提出模糊化FP-growth算法,从而提取模糊关联规则,用于N类异常数据的分类入侵检测。在KDDCup＇99数据集上评估,结果表明对于数值量的输入,该方法应用于入侵检测准确率高于FP-growth算法,学习效率高于Fuzzy Apriori算法。     

基于模糊关联规则挖掘的网络入侵检测研究

提出评价入侵检测系统的五个指标,给出了有效性和效率两个参数.然后重点探讨了模糊关联规则在网络入侵检测中的应用,对传统的支持度和置信度概念根据网络入侵检测的特点进行了改进,给出了算法的具体步骤.通过一个实例,与经典的Apriori算法进行对比分析,实验结果表明,用模糊关联规对海量网络日志数据库进行挖掘是一种可行的方法.     

基于星座图的QAM信号调制方式识别

给出了利用信号星座图的QAM信号调制方式识别技术。在对QAM信号进行分析的基础上。重点讨论了信号载频、码元速率盲估计方法以及信道盲均衡方法。仿真结果表明，利用这种方法，可以精确地估计QAM信号的载频和码元速率，成功地将信号星座图恢复出来，并通过信号星座图完成信号的识别。     

Multiple User Variable Rate Coding for TASI and Packet Transmission Systems

In this paper we examine the use of variable rate coding concepts for TASI and packet speech transmission systems. The paper is divided into three major parts. In the first part, the theoretical performance of variable rate coding is analyzed for multiple user (TASI) applications. Potential gains are experimentally determined from twoparty telephone conversation data for up to 12 shared conversations on a channel. In the second part of the paper, the buffer control mechanism for a dynamic buffer scheme for coupling a variable rate coder to a fixed rate (or slowly varying rate) channel is analyzed. It is shown that the buffer control can be modeled as a second-order control system and, under adverse parameter settings, the system can be unstable. By an appropriate design and parameter setting, the buffer control can be stabilized, The insight developed from this particular buffer control mechanism may also lead to a better understanding of other buffer control problems in variable rate transmission or packet systems. In the third part of the paper, a practical method is analyzed for implementing a variable rate ADPCM system for multiple user applications. Examples of computer simulations of the system are presented.     

基于稳定特征的虹膜分类算法

虹膜分类中,由于虹膜的相似度计算会受到特征模板中不可靠和不固定特征的影响,使得虹膜分类的错误率(错误识别率＋错误拒绝率)增加.为了解决这个问题,本文提出了一种稳定特征提取的方法,从同一虹膜的多个图像中提取虹膜的稳定特征,并利用这些稳定特征建立该虹膜的特征模板,然后用于虹膜的分类.采用CASIA虹膜数据库进行测试,仿真结果表明,基于稳定特征的虹膜分类算法能提高虹膜分类精度和改善虹膜识别系统性能.     

适用于Pbit/s光分组交换网络的丢包率下限模型

文章针对通过优化路由来改善光分组交换网络性能这一方法进行了深入地分析。文章认为在输出光缓存结构下可以计算出网络丢包率下限的理论模型,通过将该模型得到的丢包率下限与在已有路由算法下由仿真得到的丢包率进行比较,能够预测出最佳路由算法下的丢包率,从而进一步预测通过优化路由所能获得的最大性能提升。     

一种基于误差变化率的自适应反向传播算法

本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点,提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。异或问题的仿真结果表明,该方法具有较快的收敛速度。     

相控阵天线数据率的自适应控制技术

根据相控阵天线能够按照实际需求选择波束驻留时间的特点,提出了按照某种规定的最优准则对目标进行自适应采样的数据率控制技术。利用变采样间隔滤波技术,把数据率分成若干档,根据目标的运动轨迹,选择不同档次的数据率。对机动目标的采样率高于直线飞行目标的采样率,通过数据采样率提升,可以避免目标丢失,并能准确预测下一时刻的位置,实现目标的精确跟踪。     

基于误差变化率的自适应反向传播算法及其应用

本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点，提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法.异或问题、非线性系统和参数波动系统辨识的结果表明.该方法具有较快的收敛速度     

Rate estimate for regular LDPCA codec in distributed video coding

Accumulated low density parity check (LDPCA) codec is proposed for DISCOVER project in distributed video coding (DVC),which offers flexible coding rate.Although it can use feedback channel to adapt the...     

变速率QAM调制

本文采用ＤＳＰ芯片利用软件实现了对变速率ＱＡＭ基带信号的处理，变速率ＱＡＭ就是根据衰落的信道的传输特性来自发地调节信号的调制电平数，使信号的误码率在可以接受的条件下尽可能提高信息传道速率，仿真结果表明，在高信噪比情况下，保持同样的误码率，变速率ＱＡＭ的频谱利用率可以比４ＤＰＳＫ提高一倍以上。     

对ATM中一种VBR业务流模型的分析

本文介绍了一种ＶＢＲ业务流模型，并重点对它的损失率计算提出了一种方案，这种模型在一定程度上能反映业务流的客观实际，同时又便于分析，利用这种模型可以比较容易的计算平均时延和信包的损失率，模型参数也可以通过实际测量来直接或间接获得。