一种新型检测器生成算法模型

介绍一种基于人工免疫原理的新型入侵检测模型.模型结合分布式思想和检测器生命周期的概念,实现了检测器动态更新;研究了否定选择算法模型中检测器集合的生成算法,对亲和力算法进行了改进;并对模型和算法性能进行了分析,实验结果表明:该模型可对未知入侵行为和已知入侵行为的变异进行有效的识别.     

一个基于联动策略的主动防御网络安全模型的设计

在分析了自适应网络安全模型P2DR不足的基础上,提出了一种新的动态网络安全模型WP2DR2C.并以此模型为基础,通过入侵检测技术与流量牵引技术的联动,设计了一个NIPS网关系统,为了能较好的解决此系统中对动态流量在多子系统间准确分流的问题,结合NIPS网关系统的特点给出了一种动态分流算法,经分析证明,此算法使得流量分流的准确性进一步得到提升,从而保证了整个防御系统的有效运行.     

进化谱分算法检测动态网络社团结构

为有效地检测动态复杂网络中的社团结构,在进化时间平滑框架下对模块函数及模块密度函数进行了优化．通过两种函数的优化进程,论证了模块函数及模块密度函数可在进化框架下作为进化谱分聚类方法检测动态网络中社团结构的理论基础,在此理论基础上提出了检测动态网络社团结构的进化谱分算法．在计算机合成的动态网络及真实世界动态网络中,检验了该算法的合理性及准确性并与其他方法进行了比较．实验结果显示,这种新的算法仍有很高的准确性．     

创发性DNA计算模型及其混沌系统辨识过程

针对非线性信息处理的特点,提出了一种新的ＤＮＡ计算模型。该模型以创发性机制为基础,引入合理的元进化算子,并由混沌动力学系统构造相应的演化过程。所设计的与上述模型相联系的混沌进化算法,属于一种新型的ＤＮＡ算法。从将其应用于Ｈｅｎｏｎ方程辨识的结果来看,所构造的模型和算法是有效的,由于非线性控制系统中混沌现象的存在,它们在自适应控制器的设计和应用中具有重要的科学意义和较为广阔的前景。     

快速实时大规模互联网广告流量检测系统

提出一种适用于大规模互联网流量的实时广告流量检测系统,系统以目前最为流行的Adblock规则列表作为基本规则库,将HashTable快速匹配算法和Aho-Corasick快速匹配算法相结合,对广告流量进行快速实时匹配.此外,为了适应大规模流式数据的需求,将匹配算法部署在并行流式工作框架Spark Streaming之上.模型系统分别在实验室和运营商真实网络环境下的超大规模数据集进行了测试,结果表明,检测系统具有较高的准确率和计算效率.     

一种动态自适应体系结构的研究

针对网络环境多变的情况,提出了一种动态自适应系统的理论模型.通过对自适应系统结构功能的抽象,描述了系统内核与传感器的形式化定义,讨论了网络构件软件系统在变化环境中网络构件进化、变异和复制逻辑过程的特点,提出了以进化算法为基础的改善系统稳定性和高效性的变异算法.通过测试动态自适应算法在复杂环境中的运行情况,结果表明进化变异算法能够有效提高系统的性能和稳定性,使基于网络构件的软件系统能够适应复杂多变的网络环境.     

基于改进的动态克隆选择算法的入侵检测模型研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测已知攻击的变种和未知攻击行为的缺陷,受免疫系统中动态克隆选择算法的启发,提出了一种基于改进的动态克隆选择算法的入侵检测模型.该模型可以适应连续改变的环境,动态地学习变化的“正常”模式以及预测新的“异常”模式.经实验证明,该模型在降低误报率的情况下,提高了检测率.     

基于运动预测的改进ORB-SLAM算法

针对不同运动场景下以固定的点特征提取与匹配策略的ORB-SLAM算法存在系统跟踪定位误差较大的问题,考虑相机自身运动对视觉SLAM系统的影响,提出基于运动预测的改进ORB-SLAM算法.该方法利用上一帧的点特征利用率和匀速运动模型,预测出相邻2帧之间的共视范围,实时动态调整不同运动状态下的点特征提取阈值,在保证系统稳定性的情况下,提高系统的准确性.提出基于运动预测的点特征匹配优化策略,基于匀速运动模型快速确定出共视范围内的有效待匹配点,结合图像金字塔缩小匹配搜索范围,减少大量的无效匹配过程.在TUM数据集上进行对比实验,结果表明,提出的算法不仅实时性好,而且提高了系统的精度.     

处理等式约束的新微分进化算法

针对有等式约束的优化问题,提出一种新的微分进化算法.该算法是通过解参数方程的方法处理等式约束,从而降维求解的微分进化算法.数值实验结果表明,与现有的其他算法相比,新算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度,是一种有效的智能算法.     

基于改进码本模型的视频运动目标检测算法

针对经典码本模型对动态背景适应能力不足及更新算法效率不高的问题,提出了一种用快速冒泡排序和短时滑动窗口改进的码本模型。为了优化码本结构,提高活动码字首次匹配成功概率,设计了一种快速冒泡排序算法对模型码本中码字位置进行快速排序;为了实现像素的均值及偏差的快速跟踪,设计了一种短时滑动窗口算法对像素变化信息进行存储,解决了动态背景的模型自适应问题。实验表明,改进后的算法能够有效适应复杂环境下的背景变化,且具有良好的检测精度和实时性能。     

基于T细胞免疫耐受的检测器生成算法设计

通过模拟T细胞的培育机制,包括阴性选择和阳性选择,提出基于T细胞免疫耐受的检测器生成算法.该算法采用基于规则的基因表达方式同匹配规则相结合的方法,能够灵活表示分类规则间的或关系,并且引入阴性选择算子,使算法能够更有效地生成检测器.     

Intrusion detection design of the impoved immune algorithm

In order to improve the detection efficiency of intrusion detection and reduce the rate of misstatement, on the basis of the multi-colony immune algorithm and clonal selection algorithm, the multi-colony clonal selection algorithm is put forward, the matching rule is improved and the 10％ sampling data of KDDCUP99 data set is adopted as the test data of the simulation test. Each record has 41 fixed properties. Nine attributes based on the basic features of a single TCP connection are selected for study. According to the characteristics of the data set, in combination with the multi-colony clonal selection algorithm, four types of attack data which are encoded and de-weighed are regarded as the initial populations of multi-colony clonal selection algorithm for immune operation. Then, the optimal group is output. Based on the principle that normal data is greater than abnormal data, the test data set need to be filtered by the self-data set. The filtered data match the optimal group. Experimental results show that abnormal data can be effectively identified. Through comparison and analysis, the multi-colony clonal selection algorithm and the improved matching rule can improve the detection rate of intrusion detection.     

一种面向入侵检测的模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中的一种重要算法,算法的效率直接影响入侵检测系统的性能。针对 传统模式匹配算法按照模式中字符排列顺序进行匹配的过程,提出一种基于统计的模式匹配算法,该算法利用字符 串本身的统计特征,利用子串中在主串中出现频率最少的字符为关键字符,通过该字符在主串中出现的位置进行跳 跃式匹配,加快了模式匹配的速度。实验结果表明,该算法比同类的其它算法更加高效。     

基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM（Wu-Manber）多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法。该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数。实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率。     

基于多槽哈夫曼Trie树的规则引擎快速匹配算法

为了提高机场类企业数据在海量规则集合中的匹配能力,提出了基于多槽哈夫曼Trie树（MSTHTrie）的规则引擎快速匹配算法。该算法充分利用了规则点属性名数与规则条数之间的不对称特性,将对规则的线性比对转换为对多槽的并行比对,从而在稳定的空间复杂度下提高了规则引擎的匹配效率。首先对通用规则进行了严格的形式化描述,并在合理假设条件下证明了槽内规则分布命题和动作数定理;然后基于动作数定理提出了简化操作符的MSHtree算法;随之扩展操作类型提出了MSHTrie算法,使规则引擎有了普适性;最后在国内枢纽机场的业务数据上完成对比实验,表明新算法在空间复杂度上较传统线性匹配算法节约了52.6%,匹配性能上与Policytree算法相比提高了21.3%。     

Method for distributed deployment of the virtual network function manager for MEC

Aiming at achieving efficient virtual network function deployment under the Mobile edge computing (MEC) architecture,a virtual network function manager (VNFM) deployment method based on the immune optimization algorithm is proposed.First,a mixed integer programming model is used to build the mathematical model of VNFM deployment.Then,a deployment solution based on the immune optimization algorithm is given.Aiming at obtaining the optimal deployment solution towards the minimum communication cost,the algorithm comprehensively considers the antibody affinity and antigen affinity of chromosomes with respect to individual fitness in the population and the diversity characteristics of the immune system,respectively.Simulation results show that compared with the current deployment method,the individual evaluation mechanism of the proposed algorithm can more effectively evaluate the fitness and similarity of individuals in VNFM deployment problems.The proposed method can effectively prevent the algorithm from falling into the local optimum during the deployment process.The optimal solution improves the performance of the algorithm;it can speed up the algorithm’s convergence efficiency and simultaneously reduce the CPU time for algorithm execution.     

一种改进免疫遗传算法及在异常检测中的应用

该文针对免疫遗传算法的不足,在分析其特性的基础上,引入了隔离小生境技术,改进交叉算子和变异算子,提出一种改进算法。在基于模糊关联规则挖掘的异常检测中采用本算法优化后的隶属函数,能够扩大正常关联规则集之间的相似度,缩小正常与异常关联规则集之间的相似度,提高异常检测的性能。通过以网络流量为数据的异常检测实验仿真对算法进行了验证。实验结果说明了该算法的可行性和有效性。     

一种基于模糊思想的变阈值免疫阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析，利用模糊思想，定义了模糊相似度，并在此基础上，提出了一种基于模糊思想的变阂值免疫阴性选择算法．该算法匹配阂值可变，采用调整匹配阈值的方法大幅降低黑洞数量；在满足一定模糊相似度的前提下，实现了带控制参数的模糊匹配，模糊程度可控．仿真结果表明，该算法生成的成熟检测器检测范围较大，空间覆盖率高，黑洞数量大幅下降，同时检测率有显著提高，算法具有较强的鲁棒性。     

基于GA优化人工免疫算法的结构故障诊断

针对大型结构的故障检测与分类问题,提出了一种基于GA进化机制的人工免疫算法.该算法将样本结构模式数据作为抗原刺激抗体集合,抗体集合经过选择、交叉、变异、构建最优抗体集合这一进化过程来提高记忆细胞质量,利用训练好的记忆细胞集合实现对实测数据的故障检测与分类.在Benchmark结构模型上的仿真实验结果表明,该算法能实现有效的故障模式识别,且提高了故障分类的成功率,引入了多父体交叉操作,扩大了算法的搜索范围,且能有效利用其他抗体的优良模式,克服了单纯人工免疫算法收敛速度慢的不足.     

自动上料机器人视觉识别系统

为了满足自动上料机器人对视觉识别与定位算法高效性、高实时性的要求,提出了预检测+精检测的两步检测法.在预检测阶段,采用Bresenham圆对已提取的安全套边界点集进行曲率分类,根据边界曲率趋势筛选出特定的边界点集并求出矩形掩膜区域.在精检测阶段,在矩形掩膜区域内生成ORB特征算子检测和BRISK描述子.采用最近邻域算法进行模板匹配,利用RANSAC算法剔除误匹配.结果表明,本算法比单纯的ORB+BRISK、BRISK等算法快5~8倍;同时继承了ORB与BRISK算法的旋转不变形和尺度不变性,提升了安全套形变时顶部的识别与定位精度.