多网络环境下的差异化入侵特征检测平台的设计与实现

传统的网络入侵特征检测方法,检测准确性低。因此,设计并实现基于Libnids分布式入侵检测系统,该系统将多网络环境分割为不同逻辑区域,各逻辑区域包含不同的分析节点,各分析节点由数据探测部件、分析检测部件和管理控制部件组成。在系统实现方面,利用WinPcap函数库完成数据包的采集,依据采集的数据包,通过WM模式匹配算法和协议分析匹配检测模型,进行差异化入侵特征的检测。实验结果表明,该系统具有较高的检测率、较低的虚警率和漏报率。     

基于脉冲电子围栏与图像传感器的周界防范系统设计

针对日趋严峻的周界安防现状,提出一种基于脉冲电子围栏与图像传感器的周界防范系统设计,不受地形,气候的影响,可部署在长距离周界上,对入侵行为实施有效阻拦,并将报警信息及现场实时图片上传监控中心,实现长距离的信息通信。对于周界沿线一些无电区域,采用电源自供方案。系统极大的提高了入侵检测的准确性与可靠性,解决了传统的周界防范报警系统误报、漏报率高的弊端,能有效地减少入侵事件的发生,对刑事、民事案件的发生起到积极防范作用。     

周界入侵检测系统宽带滤波器的设计及优化

针对传统m 推演型滤波器插入损耗大、带内平坦度不理想等问题,提出了一种改进型带通滤波器设计优化方法。本文首先介绍了滤波器各子级的设计方法,利用ADS 对滤波器参数进行迭代优化设计,并采用PCB 工艺制备了带通滤波器样品同时进行了传输特性的测量,最后将其实际应用于泄漏电缆周界入侵检测系统中提高了硬件前端的信噪比。测量结果表明,在25. 75 ~36. 25 MHz 的通带范围内,插入损耗小于1. 5 dB,带内平坦度优于0. 5dB,反射系数小于-15 dB,过渡带性能理想;在陷波点20 MHz、45 MHz 处衰减大于-50 dB。在本文的最后,对周界入侵检测系统漏报率、误报率、正确率进行了初步测试,结果表明虚警率从每小时1 次减少至2 天内未发生报警,该滤波器结构有效地解决了系统虚警率高的问题,提高了系统的稳定性。     

光纤传感与红外视频的复合入侵监控系统设计

针对机场、油库等特定区域的高识别率、低误报率入侵事件监控需求,提出了一种基于光纤传感与红外视频的目标识别方法。其中,光纤传感部分采用基于MCSVM的非对称双马赫-曾德尔干涉仪（ADMZI）分布式光纤振动传感器,将EMD(经验模式分解)、将峰度特征与MCSVM相结合以提高识别率;红外识别部分将灰度差值图像通过小波变换提高清晰度。两者经过模式对比算法,实现入侵事件判定。搭建系统做现场实验,结果表明:该方法能够识别四种常见的入侵事件(爬越围栏、敲击电缆、剪断围栏、摇动围栏),平均识别率在92.5%以上,误报率0.9%,相对传统单一传感器方案,该方法在漏报率和虚警率等系统性能上都有较大的改善,能够满足实际应用要求。     

泄漏电缆周界监视技术研究

泄漏电缆在户外周界入侵监视得到了较多的应用。在分析了当前泄漏电缆周界监视技术的基础上,介绍了定位式泄漏电缆周界监视技术的组成框架,将连续波雷达伪随机编码测距原理应用到泄漏电缆目标定位领域。针对当前泄漏电缆周界监视存在的虚警率高以及缺乏定位能力的问题,提出了基于伪随机编码的入侵目标定位原理,并在此基础上研究了修正的单元平均目标恒虚警检测处理方法。通过仿真验证了方法的有效性,并且实现了较高的定位精度。     

基于光纤光栅传感系统的入侵信号识别

介绍了一种基于光纤光栅传感器的周界检测系统中的信号处理方法,即时频数据分析法。在时域信号分析的基础上,通过将时域信号进行频域转换来进行入侵信号的模式识别及分析,并利用MATLAB仿真计算结果加以验证。试验结果表明该方法可以提升系统识别不同的入侵行为的能力,解决了纯时域分析下难实现的模式识别问题。     

一种基于检错音网络的发音错误检测新算法

该文通过将计算机辅助语言学习(Computer Assisted Language Learning, CALL)系统的标准发音网络加入插入和删除路径的方法提出了一种发音错误检测新算法:检错音网络(Error-Detecting Network of Pronunciation, EDNP)错误检测算法。该算法首先对待测语音进行EDNP错误检测,然后通过对检错音网络的二级识别结果使用一级多候选词图进行错误召回的策略,进行错误检测,该算法易于实现并具有平台无关性。实验结果表明:该文提出的EDNP错误检测方法在中国四级考生语音测试库上使删除错误虚警率和漏报率分别达到7.38%和12.25%,插入错误虚警率和漏报率分别达到4.94%和26.17%,且客观评分与专家评分相关度比强制对齐方法的相关度提高了4.29%。     

旅游安全事故周界安防入侵监测系统光纤Φ-OTDR传感器性能研究

为了全面评估旅游安全事故周界安防入侵监测系统的光纤Φ-OTDR传感器性能,本文采用了蝶形单模光纤和侵入板制作了光纤Φ-OTDR传感器,并将该传感器埋在细沙中,利用光纤Φ-OTDR(相位时域反射仪)搭建了基于分布式光纤Φ-OTDR传感器的旅游安全事故周界安防入侵监测系统,并对入侵信息(侵入者位置、重量及高度信息)进行了监测和评估。研究发现,采用所设计的光纤侵入板作为传感器,入侵监测系统能对侵入位置进行准确监测,定位精度小于10 m;重量监测下限达到15 kg;对越高的侵入者监测准确度越高,其准确度可达到99.6%。结果表明:基于光纤Φ-OTDR传感器的入侵监测系统能对长距离、大范围的入侵者进行准确监测,该入侵监测系统可广泛用于旅游景点危险禁区安全事故的安防实时监控。     

基于WSN的工厂安防管理系统

从传统报警系统的局限性出发,将入侵检测技术与身份识别技术相结合,通过对同一时刻检测的信号的辨析及入侵探测设备的发出信号来辨别非法入侵与合法进入。结合实际,设计一套基于无线传感器网络的人体探测、身份识别和定位应用于工厂等大型场所的智能安防监测系统。     

神经网络技术在网络入侵检测模型及系统中的应用

主要研究包含神经网络模块的网络入侵检测模型及系统,分析传统入侵检测系统的缺陷及神经网络技术在入侵检测中的优势,建立了基于神经网络且包含误用和异常检测的网络入侵检测系统。利用该系统进行了大量入侵检测试验,试验结果表明:所建模型具有较低的漏报率和误报率,可以很好地检测各种网络入侵类型,大大提高网络的安全性能。     

基于分类算法的校园网络入侵检测系统研究

通过对入侵检测技术的分析,文中提出了一种基于分类算法的关于误用检测和异常检测的入侵检测系统模型框架。通过对决策树算法的改进,该系统的误报率和漏报率得到了有效降低,入侵检测系统的检测率得到了一定的提高。     

基于时频特征的光纤周界入侵振动信号识别与定位

针对光纤周界安防系统入侵信号的非线性、非平稳性和间歇性等特点,提出了一种时域与频域特征相结合的方法,对光纤周界安防系统入侵振动信号进行识别与定位。采用计算嵌入维数方法,确定信号的最小分帧长度,因而能够较好地保留信号时间序列内在的动力学特性;提出了对入侵振动信号两级判定识别方法,利用短时能量和短时平均过零率特征来判断是否有振动信号产生,依据振动信号各层小波系数的能量分布特点来识别入侵信号,该方法有效地降低了周界安防系统的漏识率和误识率;为提高入侵信号定位的准确性,采用小波域贝叶斯自适应阈值对入侵信号作降噪处理,将重建的信号转换到频率域来确定入侵信号的位置。通过实验验证了所提方法的有效性。     

智能周界安全防护系统设计与实现

文章针对传统的周界安全防护系统只能被动触发,视频传感器只能提供大致的目标区域,无法探测目标的距离、角度和速度信息等方面的不足,提出了智能周界安全防护系统。系统采用多重独立的传感技术相互结合的复合式防入侵方式,雷达探测器主动探测目标,视频传感器采集目标视频并进行目标解算,实现周界安全防护更低误报率、更高识别率。     

新的入侵检测数据融合模型——IDSFP

以多传感器数据融合技术为基础,提出了新的入侵检测融合模型——IDSFP。其具有对多个IDS入侵检测系统的警报进行关联、聚合,产生对安全态势判断的度量,从而构成证据的特点。IDSFP应用D-S证据理论来形成对当前安全态势进行评估的信息,并动态地反馈、调整网络中各个IDS(intrusiondetectionsystem),加强对与攻击意图有关的数据的检测,进而提高IDS检测效率,降低系统的误报率和漏报率。     

多防区光纤周界安防系统及入侵快速判定算法

基于迈克尔逊干涉仪,利用法拉第旋光反射镜克 服偏振诱导信号衰落,同时结合现场可编程逻 辑门阵列(FPGA),设计开发了多防区光纤周界安防系统,实现了对多个防区同时进行 独立监控。系统结 构简单,成本低廉,可扩展性强。从入侵和环境噪声引起的扰动信号的时域特征出发,提取 了 每帧信号的过门限率、一组信号的报警帧个数和一组信号最大值和最小值的比值差 异系数3个特征参量,进而提出了入侵快速判定算法,降低了系统由于外界轻微扰动、风雨 等环境因素导致的误 报,提高了系统的准确性和实时性,以期实现快速准确判断外界是否存在入侵扰动的目的。 实验结果表明,系统报警准确率为90%,漏报率低于2%。     

基于CNN的泄漏电缆入侵检测定位算法

泄漏电缆入侵检测系统所处的外部环境较为复杂,为降低环境因素对泄露电缆入侵检测的影响,提出了基于卷积神经网络的入侵检测算法。通过卷积神经网络处理大量的样本数据,并从数据中自动提取内在特性,实现泄漏电缆电磁入侵检测系统更低的误报率、漏报率和更高的定位精度的目标,搭建了卷积神经网络入侵检测模型,并用样本数据对模型进行训练和测试。模型测试结果表示其具有低漏报率和误报率,定位精度可达到1 m。     

改进经验模态分解算法在光纤布拉格光栅周界入侵行为分类中的应用

为了解决周界入侵行为识别正确率低的问题,对经验模态分解算法进行改进,并将其用于光纤布拉格光栅周界入侵行为分类。该方法利用短时平均过零率从整体信号中提取入侵信号,采用两次极值波延拓抑制经验模态分解算法的端点效应,对入侵信号进行分解并提取有效分量的特征,引用支持向量机对入侵行为进行识别;在室外环境下分别对无入侵和攀爬、剪切、碰撞、触摸4种入侵行为进行分类与识别。结果表明,所提方法能有效识别不同的入侵行为,识别正确率大于96%。     

疏编织漏泄同轴电缆空间场分布的研究

通过对SLYWV-75-10型疏编织漏泄同轴电缆的空间场分布进行实际测量,并对测试结果和数据进行分析,证明SLYWV-75-10型疏编织漏泄同轴电缆完全能够作为户外周界入侵探测报警系统的探测传感器,同时对电缆间距、最大单元警戒范围以及系统的响应时间等给出了具体的参考指标,对户外周界入侵探测报警系统的研制和开发具有重要指导意义.     

移动边缘计算网络下基于静态贝叶斯博弈的入侵响应策略研究

针对移动边缘计算环境下边缘节点资源受限、入侵过程难以被准确检测且缺乏有效应对外部入侵的入侵响应策略的问题,提出了一种适用于移动边缘计算环境的入侵检测网络结构,建立了基于静态贝叶斯博弈的入侵响应决策模型,模拟边缘节点与外部入侵者的网络交互行为,并对博弈过程中攻击者和防御者选择不同行为的概率进行了预测。入侵响应决策模型综合考虑系统资源、响应成本以及检测率、误报率和漏报率等因素,在兼顾入侵检测系统资源消耗及边缘节点隐私保护的基础上,对入侵检测系统的响应决策进行优化。实验分析了影响入侵响应决策的因素,为具体应用提供了实验依据。     

基于迈克耳孙干涉和模式识别的全光纤周界安防系统

基于光纤迈克耳孙干涉仪和神经网络模式识别算法,设计并实现了一种新的防区型全光纤周界安防系统。采用偏振不敏感光纤迈克耳孙干涉仪作为周界入侵探测系统(PIDS)的振动传感器,降低了双折射效应导致的信号衰落,分析了传感光纤与物理围栏宿主材料间的应力应变关系对干涉信号相位变化的影响,并使用穿越统计(LC)和模式识别(PR)技术实现噪声抑制、行为分析和报警判决。实验证明,系统可以对入侵和干扰行为的原始干涉信号进行LC分析和特征提取,最小响应时间为0.5s,通过神经网络训练生成行为模式,并可通过动态均值算法(DMA)有效抑制雨致噪声和其他环境噪声。实现了低成本、高可靠性和高实用性的全光纤周界安防系统。