基于神经网络集成的旋转人脸快速检测系统

提出了一个基于神经网络集成的旋转人脸检测系统,与其它类似系统只能检测正面直立的人脸不同,本系统用于检测在图像平面内任何旋转角度的人脸。首先用"预处理"网络处理每个输入窗口,以确定窗口中是否含有人脸及其旋转角度,其输出结果再经一个或多个"检测"网络窗口处理。对两种类型的网络都提出了相应的训练方法,对各个网络进行敏感度分析,并做了大量实验。实验结果表明,本系统在准确率和检测速度方面均有较好表现,特别是检测速度大大高于单个网络的系统。     

一种面向网络入侵检测系统的多媒体链表结构

为了解决网络入侵检测系统在流量较大的情况下出现很高的丢包率的问题,设计出一种多媒体链表结构.该链表结构在传统链表基础上,通过增设多媒体类型结点将链表分解.能够对网络流量中已识别的各类多媒体数据快速处理,并对其进行预先检测,使安全的多媒体数据包越过网络入侵检测系统的常规检测过程.通过实验,在网络入侵检测系统中使用多媒体链表后,丢包率降低18%以上,对多媒体数据包的检测率有不同程度的提高.实验结果表明:使用多媒体规则链表可有效降低网络入侵检测系统的丢包率.     

一种网络入侵检测系统的多媒体数据检测预处理器

为了提高网络入侵检测系统的检测效率,降低丢包率.设计了一种多媒体数据检测预处理器,该预处理器通过分析网络流量中多媒体数据的特征,对不同类型的多媒体数据使用专门的检测规则进行预先检测,将安全的多媒体数据筛选出来,从而降低了网络入侵检测系统检测引擎的工作量.通过实验测试,在同等带宽条件下,在网络入侵检测系统中使用该预处理器可以将丢包率降低15%以上,即负载能力得到大幅提高.     

一种提高网络入侵检测系统检测率的方法

在繁重的网络流量或流量突爆的情况下,网络入侵检测系统(NIDS)无法对所有监控的流进行检测。针对NIDS的这种局限性,提出了一种选择弃包方法,该方法受系统负载的影响较小,能使NIDS预测到系统负载条件。通过对系统的性能分析实验,证明了在流量过载情况下,选择弃包法有效地提高了网络入侵检测系统的检测率。     

基于序列模式的网络入侵检测系统

针对入侵检测的特点将数据挖掘技术应用于网络入侵检测系统,阐述了网络入侵检测系统的设计原理及其实现。系统的数据挖掘模块应用了序列模式挖掘中的GSP算法,并对其进行了改进,引入了主属性及兴趣度。实验表明,优化后的算法可以有效地提高检测的准确率,使系统的性能获得提升。     

网络入侵检测系统的并行体系结构及算法研究

本文概括高性能网络入侵检测技术研究发展状况,提出了一个基于并行计算的网络入侵检测系统(PNIDS),并给出相应的高性能算法.最后构建了PNIDS实验原型系统,通过有关网络入侵检测实验,表明PLAIDS能利用集群计算的优点降低NIDS漏警率.     

无头轧制模拟实验台组态技术的研究与开发

简要介绍了自主研发的无头轧制模拟实验台的硬件构成及控制系统,重点介绍了采用西门子的WINCCV6.0组态软件设计的该实验平台的监控系统.研发的监控系统通过MPI与PLC进行通讯,能够迅速、准确、有效的反映实验情况,使用方便,并能对电机、变频器,位置编码器等关键设备的运行进行实时故障检测,为开发无头轧制系统专用组态软件打下了良好的基础.     

基于机器视觉的PCB缺陷自动光学检测系统

针对PCB制造过程中的缺陷,设计了一种自动光学检测系统.阐述了该系统的检测原理,介绍了系统的照明模块、图像采集模块和运动控制模块的设计,以及软件设计、检测流程和检测算法.其中,光照系统采用垂直、水平两级照明模式,提出针对不同的检测项目,应组合使用2种模式下的图像.另外,在检测算法上分别设计了普通算法和元器件专用算法.实验结果表明,该系统能够实现常见PCB缺陷的检测.     

基于网络性能异常检测算法的研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,提出了一种新的入侵检测系统．在结构上采用分布式结构,各个检测器不但具有针对主机的检测功能,还可以联合起来检测大规模的分布式网络入侵行为．对网络数据的检测根据遗传算法在动态环境中的鲁棒性、自适应性强的特点,采取了将遗传算法为主,并借鉴人工免疫系统的思想,给出了一种基于网络性能的异常检测算法．经实验证明,此算法实时性强,能有效地检测未知的入侵行为．     

稳定的随机早期检测方法

针对随机早期检测（RED：Random Early Detection）对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法（TRED：Time-delay RED）。引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。     

Immunity Based Worm Detection System

Current worm detection methods are unable to detect multi-vector polymorphic worms effectively. Based on negative selection mechanism of the immune system, a local network worm detection system that detects worms was proposed. Normal network service requests were represented by self-strings, and the detection system used self-strings to monitor the network for anomaly. According to the properties of worm propagation, a control center correlated the anomalies detected in the form of binary trees to ensure the accuracy of worm detection. Experiments show the system to be effective in detecting the traditional as well as multi-vector polymorphic worms.     

面向城市管理的政务物联数据专网规划设计

通过研究城市管理中各级政府及委办局的实际需求,以北京市有线政务专网为依托,规划了面向城市管理的政务物联数据专网的体系结构,为北京城市管理提供了一个稳定可靠的数据专网.该专网通过比较各种无线数据通讯技术主要包括3G技术和4G技术,最终选择采用TD-LTE技术,并根据TD-LTE技术特点及北京城市管理特点设计了专网网络覆盖目标.结果表明:通过对比分析不同频率、不同方式下的测试结果和仿真数据进行了网络性能和容量等设计,实现一个网络性能最优和网络覆盖最节约的面向城市管理的政务物联数据专网的规划设计.     

基于网络拓扑的网络安全事件宏观预警与响应分析

为及早发现并有效控制大规模爆发的网络安全事件的发生发展,本着主动测量和异常检测相结合的思路,设计实现了大规模网络安全事件协作预警系统,重点探讨了基于聚类算法的宏观预警分析、控制点选择、控制建议生成等关键技术,经可视化处理,取得了较好应用效果．     

利用时间戳的分布式蠕虫检测系统

高速网络中的蠕虫能以无法预料的高速率传播,因此需要设计一个高效的自动蠕虫检测系统.利用时间戳的分布式蠕虫检测系统,使用网络延时探测网络拥塞,采用分布对等式网络共享数据.该系统中各个节点能够互连平等地工作,能同步更新各个节点信息;各个节点能够自己收集信息并进行判断;各个节点能够处理其他节点的判断结果.     

利用反向SSL-VPN技术构建社区卫生服务网络

分析了我国社区卫生服务网络系统的建设运行现状,提出利用反向SSL-VPN的In-ternet技术构建"社区卫生服务网络管理系统,从隧道策略、网络模式、工作流程、关键技术等方面做出规划与概述,对设计和构建社区卫生服务管理网络系统框架提出基本方案和建设思路,提供一个高性能、低成本、易实施、高安全性的解决方案和建设模式。     

移动VPN内部网络检测方法研究

针对当前移动虚拟专用网（virtual private network，VPN）研究所面临的主要问题，利用移动IPv6的移动检测特性，将VPN的移动检测与移动IP的移动检测相融合，提出了一种在IPv6环境下移动VPN内部网络检测的新方法，并对方案的安全性进行了具体的分析。经分析：该方案降低了内部网络检测的复杂度，具有很好的安全性，并具有良好的可扩展性。     

黑龙江省水利信息网IP电话系统的设计与实现

论述了黑龙江省水利信息网IP电话系统的设计思想、程控交换机与计算机网络互联的关键技术，成功实现了黑龙江省水利信息网IP电话系统，降低了行政费用开支，提高了专用网络利用率。     

虚拟专用网的研究与实现

分析了虚拟专用网的现状和Internet现存的安全问题,提出用虚拟专用网来解决Internet存在的安全问题,从根本上解决了Internet面临的不安全因素的威胁,并对这一解决途径进行了设计与实现,对虚拟专用网的关键技术作了进一步探讨.     

一种高性能分布式入侵检测系统的研究与实现

本文对传统网络入侵检测系统的性能影响因素进行了研究和改进,设计并实现了一种通过被动监听方式实时检测网络攻击的高性能分布式入侵检测系统(H DIDS).试验结果表明,与传统的网络入侵检测相比,HDIDS的实时数据处理能力提高了大约3倍.     

基于骨干网的并行集群入侵检测系统

骨干网的大流量要求实现骨干网入侵检测系统必须改变传统的入侵检测系统结构模型并采用高效的入侵检测技术,在对骨干网入侵检测系统的关键技术进行深入研究的基础上,设计并实现了一种适用于骨干网的基于规则的入侵检测系统BNIDS(Backbone Network Intrusion Detection System),讨论了BNIDS系统的并行集群检测模型、报文捕获机制和基于规则的分析引擎,试验结果表明,可扩展的BNIDS系统能够对骨干网流量进行实时入侵检测分析。