一种检测器长度可变的非选择算法

检测器生成是非选择算法的关键步骤.已有检测器生成算法在生成检测器时存在"漏洞"区域和冗余检测器问题.提出了一种检测器长度可变的检测器生成算法,不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过相应的检测器优化算法减少冗余检测器,进而提高检测器生成效率和检测效率.对算法进行了分析和实验证明,结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能.     

实值n维混沌映射否定选择算法

针对传统的基于二进制的混沌否定选择算法在检测器生成阶段对混沌映射产生的混沌序列离散化生成的候选检测器,不利于知识和数据的分析,也会造成检测器集生成速度慢及检测效率低等问题,提出了基于实值的混沌否定选择算法.引入混沌理论,采用混沌特性更好的自映射构造n维混沌映射生成候选检测器中心点,改进了传统的检测器生成机制,更适合处理高维空间问题;对原有的V-detector算法进行了优化,通过定向移动与计算几何中心相结合的思想确定检测半径.旨在满足预期覆盖率条件下尽量使半径取值最大化,扩大检测器集的覆盖范围,减少检测器数量.实验结果表明,该算法提高了检测器集的生成速度和检测效率.     

基于免疫和模糊模式识别的检测器生成模型

分析了在检测器生成过程中引入模糊模式识别的原因,提出了一种基于免疫原理和模糊模式识别的检测器生成模型,该模型的核心算法是基于隶属度的检测器选择算法.详细描述了该算法的算法流程和检测器对非我抗原集合隶属度的计算算法,并简述了初始检测器生成算法和分层检测策略.设计了仿真试验,并将实验结果同传统方法进行了比较,详述了仿真实验中各个参数选择的依据和理由,试验结果表明新模型呈现较高的检测率和低的误检率.     

面向人工免疫系统的变长检测器快速生成算法

为提高现有非选择算法在检测器生成时的效率问题,设计一种长度可变检测器的快速生成算法。该算法不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过优化减少冗余检测器,提高检测器生成效率和检测效率。实验结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能。     

一种改进的否定选择算法在入侵检测中的应用

有效的检测器生成算法是入侵检测的核心问题。针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题,通过对人工免疫系统中否定选择算法原理的分析,提出一种生成最有效检测器集的变阈值模糊匹配否定选择免疫算法,并将该算法应用到入侵检测系统中。算法采用随机生成和基因库相结合的候选检测器生成机制,在保证检测器多样性的同时,提高了候选检测器成为成熟检测器的比率。为了消除冗余检测器的产生,提高检测器集的检测效率,算法在模糊匹配的基础上生成有效检测器集。同时,匹配阈值可变,可大幅降低黑洞数量。实验结果表明,该算法提高了入侵检测率,降低了虚警率,整体检测性能较好。     

改进的检测器大小可变的免疫异常检测算法

在传统的免疫异常检测算法中,通常存在检测器对非我空间的覆盖漏洞,以及检测器数量过大且相互覆盖等问题,这是导致免疫异常检测算法效率较低的主要原因。提出了一种能够处理混合型数据的免疫异常检测算法,它能够生成不同大小的检测器,提高对非我空间覆盖的效率。通过模拟实验和对比实验表明,该算法能够较好地完成对混合型数据的处理,并有效提高生成检测器的效率。     

基于人工免疫入侵检测检测器生成算法

为了提高基于人工免疫入侵检测系统中从未成熟检测器生成成熟检测器的效率,论文提出了基因库均衡技术,并将基因库进化算法与传统阴性选择算法相结合,设计了分布式人工免疫入侵检测系统中成熟检测器生成算法,实验证明采用基因均衡技术之后提高了整个系统的计算效率。     

一个自体变异免疫检测器生成算法

人工免疫系统作为一种计算智能方法,具备强大的信息处理和问题求解能力,检测器集的生成是构造人工免疫系统的关键技术,也是智能计算研究的热点之一。分析了传统免疫检测器生成算法,引入自体变异机制,结合空位模板技术,提出了一个自体变异的检测器生成算法。介绍了算法原理,描述了算法模板定义和实现步骤,分析了算法的性能和复杂性。理论分析与试验结果表明,该算法可以有效降低检测器集规模,提高检测器集的检测概率。     

一种可变阈值检测器生成算法的研究

在构造人工免疫系统中,如果能自动调节生成检测器的大小,从而利用较少的检测器,实现对较大"非自体集"的检测,就可从根本上提高系统效率.本文通过分析人工免疫系统中的主要算法--否定选择算法,以及检测器产生漏洞的原因,提出了一种可变阈值的检测器生成算法.与传统的否定选择算法相比,该算法大大减少了漏洞,使检测效率得到提高.     

基于多种群遗传算法的检测器生成算法研究

有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题, 针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题, 本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法, 根据形态学空间的分析和覆盖问题原理, 自体集根据特征进行划分, 各个种群根据划分独立按遗传算法进化, 最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器. 所提出的算法有效降低检测器的冗余度, 减少检测器规模, 保持检测器的多样性; 并利用 maxSelf 实现匹配阈值 r 的自适应, 适用于多种匹配规则, 减小了阈值设置的局限性, 给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明, 并通过实验验证了算法的有效性. 另外, 通过统计算法的时间复杂度, 证明算法时间复杂度没有明显增加.     

How commercial involvement affects open source projects: three case studies on issue reporting

Whereas most research on Internetware has focused on new technologies for keeping track of a changing Internet,little attention has been paid to the software development process.A large portion of the software running the Internet is open source software.Open source software is developed both by volunteers and commercial companies,often jointly.Companies get involved in open source projects for commercial reasons,and bring with them a commercial software development process.Thus,it is important to understand how commercial involvement affects the software development process of open source projects.This article presents case studies of three open source application servers that are being developed jointly by a volunteer community and one primary software company.We are interested in better understanding developer behavior,specifically task distribution and performance,based on whether the developer is an external contributor,e.g.,a volunteer working in their spare time,or a commercial developer from inside the primary backing company who is being paid for their time.To achieve this,we look at issue reporting as an example of commercial involvement in open source projects.In particular,we investigate the distribution of tasks among volunteers and commercial developers by studying the source of reported issues and quantify the task performance on user experience via the issue resolution speed.We construct measures based on historical records in issue tracking repositories.Our results show that,with intensified commercial involvement,the majority of issue reporting tasks would be undertaken by commercial developers,and issue resolution time would be reduced,implying a better user experience.We hope our methods and results provide practical insights for designing an efficient hybrid development process in the Internetware environment.     

免疫入侵检测多目标优化克隆选择算法研究

免疫入侵检测理论中克隆选择是检测器进化的关键。传统克隆选择算法通过比较样本间的亲和力累加值筛选样本,该方法具有较低的时间复杂度,但也造成了检测器的高重叠,影响迭代效率。将检测器个体的筛选与进化转化为pareto最优解的求解过程,提出了多目标优化理论的检测器克隆选择算法。实验表明,检测器基数不变的情况下,该算法明显提升了每代种群在进化过程中的检测范围,精简了记忆检测器的数量,提高了检测阶段系统的检测率。     

基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法

网络安全已上升到国家安全战略层面,入侵检测技术是其重要的组成部分,已得到广泛关注.在基于免疫的入侵检测研究中,针对传统实值否定选择算法不利于高效分析数据而造成的检测器生成速度慢、检测效率低等问题,引入局部线性嵌入算法,借鉴其能对高维数据进行映射降维的特点,提出一种基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法,利用局部线性嵌入对高维数据预处理优化降维,并结合实值否定选择算法生成检测器.将该算法用于检测模型,从而提升检测器的生成速率,并可保证生成的检测器高效地处理高维数据.该算法在降维前后可保证样本的局部线性结构不变,具有可变参数少、计算时间短的特点.实验结果表明,所提出算法在显著提高检测器生成速率和对数据检测效率的基础上,检测性能也表现出很好的水平.     

Faster and Better: A Machine Learning Approach to Corner Detection

The repeatability and efficiency of a corner detector determines how likely it is to be useful in a real-world application. The repeatability is important because the same scene viewed from different positions should yield features which correspond to the same real-world 3D locations [1]. The efficiency is important because this determines whether the detector combined with further processing can operate at frame rate. Three advances are described in this paper. First, we present a new heuristic for feature detection and, using machine learning, we derive a feature detector from this which can fully process live PAL video using less than 5 percent of the available processing time. By comparison, most other detectors cannot even operate at frame rate (Harris detector 115 percent, SIFT 195 percent). Second, we generalize the detector, allowing it to be optimized for repeatability, with little loss of efficiency. Third, we carry out a rigorous comparison of corner detectors based on the above repeatability criterion applied to 3D scenes. We show that, despite being principally constructed for speed, on these stringent tests, our heuristic detector significantly outperforms existing feature detectors. Finally, the comparison demonstrates that using machine learning produces significant improvements in repeatability, yielding a detector that is both very fast and of very high quality.     

免疫进化否定选择算法

当训练样本分布密集交错时,传统的否定选择算法难以将检测器生成在正/反样本间的有效区域,导致检测器集合对这些样本的识别率降低,影响了算法性能。为使检测器能有效地识别分布密集交错的样本,本文提出了免疫进化否定选择算法（IENSA）。IENSA通过加入两个免疫进化过程,首先在样本分布密集的区域引导检测器在正/反样本之间有效地生成,然后在样本分布稀疏的区域对冗余检测器进行抑制。实验结果表明在二维人工数据集Rectangle与三维标准数据集Skin Segmentation上,相对于经典的RNSA与V-Detector算法,IENSA均能以较少的检测器而达到较高的检测率。     

基于颜色和变形模板的实时人体检测

针对目前人体检测算法存在不能检测多角度人体目标以及实时性差等问题,提出了一种在静态图像中实时检测任意角度人体目标的算法。该算法分别利用目标颜色和轮廓两类特征构造两种检测器。颜色检测器首先进行基于面部肤色和头部发色的彩色分割,然后引入积分图像算法快速提取分割后的图像头部目标区域。轮廓检测器利用头肩轮廓形状的稳健性,用参数化变形模板对头肩轮廓建模,该模板由两个存在几何尺度和位置约束的椭圆构成,再定义两个不同计算复杂度的模板匹配策略对人体头肩部分进行分级检测。最后利用上述两种检测器构建一个级联检测系统,级联检测结构大大提高了算法的速度,使算法可以对分辨率为352×288的图像做30 fps的实时检测,实验结果表明,该算法是切实有效的。