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苏延平 《重庆科技学院学报(自然科学版)》2021,23(5):102-106,112
针对传统被动网络防御技术存在的攻击识别准确率低、误判率高、特征提取效率低等问题,提出了基于虚拟蜜罐的攻击特征提取方法和防御策略.在本地服务器网络中布置多个蜜罐,形成具有完整拓扑结构的防御密网,以提高对攻击数据样本的捕获能力;对网络攻击序列的特征提取,采用字符串全局联配方法判断攻击数据的性质和类别;为了提高特征提取效率,基于层级式比对方法提升算法的效率.实验结果表明,针对不同的攻击类型,密网技术可以获得更稳定的特征匹配结果和更高的安全防御指标值. 相似文献
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苏延平 《山西能源学院学报》2020,(2):97-99
均值漂移聚类(Mean shift clustering,MSC)算法及其变体在模式识别和计算机视觉任务中具有广泛的应用。本文基于MSC模型研究了具有高斯核的算法的动力学特性。证明MSC在给定混合型位置大数据的凸包中具有解。根据收缩映射的原理,提供了一个充分条件,取决于引入高斯核的参数,以保证解的唯一性。结果表明,在该条件下,解也是全局稳定的,并且呈指数收敛。当条件不成立时,MSC算法可能会具有多个均衡,由于每个均衡都有其自己吸引盆地,因此可以用于聚类。基于此,条件可用于估计适当的参数,以确保MSC算法具有适合聚类的平衡。 相似文献
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