基于状态转换模型的二进制代码缓冲区溢出漏洞检测

根据缓冲区溢出的基本原理,提出一种基于状态转换模型的二进制代码缓冲区溢出漏洞检测方法。该方法以可执行程序为分析目标,从而使漏洞检测过程摆脱对程序源代码的依赖。详细描述该漏洞检测方法的技术细节,并给出该方法与流行的缓冲区溢出漏洞检测方法的对比。     

基于视频的快速运动检测方法及其应用研究*

介绍了一种以视频图像为检测源的快速运动检测方法并给出了该方法在闯红灯监控系统中的应用实例。与传统的运动检测方法相比,该方法采用视频处理技术;通过先进的运动检测算法快速识别运动物体,并能判断出运动物体的运动方向。该方法在闯红灯监控系统中的应用结果表明该方法的快速性和可行性。     

基于改进小波分析的DDoS攻击检测方法

为准确及时检测DDoS攻击,在研究小波分析法检测DDoS攻击的基础上,提出一种基于主成分分析法和小波分析法的自适应DDoS检测方法,设计采用该方法检测DDoS攻击的模型及算法,分析其增大正常网络流量与异常网络流量之间Hurst参数差值的原因。实验结果表明,该方法减弱了检测结果对门限值的依赖性,提高检测率,防止漏报、误报情况的发生,且由于网络数据维数的降低,该方法大幅提高了检测速度。     

基于windows的皮肤阻抗检测系统

利用经络的皮肤低电阻特性,研究科学地检测经络的方法,从检测皮肤阻抗的方法出发进行分析,为检测经络提供了一种实践依据.介绍一个基于windows的皮肤阻抗检测系统,讨论在检测皮肤阻抗的方法中,该系统选择探测法的原因.利用该系统进行一系列的检测,探讨由该系统得出的实验结果.该系统可以很好地检测到中医理论中经络的准确位置.     

基于命名及解析行为特征的异常域名检测方法

设计了DNS解析统计向量和检测特征向量,提出了一种基于命名及解析行为特征的异常域名检测方法,通过应用真实DNS解析数据的实验验证了该方法的有效性和可行性。实验表明,该方法较现有方法能够发现更多的异常域名,且具有较低的误报率。该方法是对现有方法检测能力的补充和提高,为僵尸网络等安全事件的检测与控制提供有效的信息支持和技术手段。     

基于遗传禁忌搜索的分类器选择集成方法

为提高入侵检测的精度,提出一种使用遗传禁忌搜索的分类器选择集成方法。该方法采用Bagging算法构建初始分类器集合,根据遗传禁忌搜索算法选择分类器子集,以该子集建立多分类器系统进行入侵检测。实验结果表明,与Bagging算法相比,该方法能有效提高检测精度、降低误报率。     

高效的射频识别数据流层次复杂事件检测

为弥补当前射频识别事件检测方法性能方面的不足,提出一种高效的层次复杂事件检测方法。该方法以SASE的基本查询规划思路为基础,增加对层次复杂事件的支持,通过多级别的并行处理提高检测性能。实验结果证明,与传统的复杂事件检测方法相比,该方法具有更好的性能和灵活性。     

快速人脸检测系统的设计与实现

为了快速而准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中检测人脸,对实时人脸检测方法做了一些扩展并根据该方法设计实现了一个快速人脸检测系统,系统分为训练和检测两部分,训练方法为AdaBoost算法。测试表明该系统的性能较好。     

一种改进的敏感图像过滤方法

针对现有敏感图像过滤方法误检率较高的问题,提出一种结合肤色检测和方向梯度直方图(HOG)人体检测的敏感图像过滤方法。采用HOG特征提取人体目标的特征集,运用支持向量机训练人体检测模型,检验图像中是否存在人体,并结合肤色检测算法判别该图像是否为敏感图像。实验结果表明,该方法能有效检测复杂背景条件下的敏感图像,其精确度为90.2%、查全率为86.3%、误检率为3.5%。     

针对ROP攻击的动态运行时检测系统

根据面向返回的编程(ROP)攻击及其变种的攻击原理,设计一个针对ROP攻击的动态运行时检测系统。该系统包括静态插桩和动态运行监控2个阶段。静态插桩为待检测程序装配分析代码,动态运行利用ret完整性检测、call完整性检测和jmp完整性检测方法分析程序的控制流和数据流,判断是否为ROP攻击。实验结果表明,该方法能完全检测出ROP恶意代码。     

基于RSSI的自适应分段曲线拟合室内定位算法

针对室内环境因素对定位结果影响较大的情况,提出了一种基于接收信号强度指示（ RSSI）的自适应分段曲线拟合定位算法来提高室内定位的精度。在对原始RSSI数据预先进行高斯滤波处理的基础上,针对环境参数利用自适应分段曲线拟合的方法建立信号传播模型,最后采用最小二乘法计算出未知节点的坐标。实验结果表明：提出的算法定位精度更高,定位结果更稳定可靠,能够适应不同的室内环境。     

基于GEP的最小二乘支持向量机模型参数选择

针对最小二乘支持向量机的多参数寻优问题,提出了一种基于基因表达式编程的最小二乘支持向量机参数优选方法.该算法将最小二乘支持向量机参数(C,σ)样本作为GEP的基因,按其变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目动态变化的机制执行,其收敛速度和精确度大大提高.并与基于粒子群算法和遗传算法参数优选方法比较,通过标准测试函数验证了该算法的拟合误差最低.最后用其建立氧化铝生产蒸发过程参数预测模型,应用工业生产数据进行验证,实验结果表明该方法有效且获得了满意的效果.     

用于MB-OFDM超宽带系统的双载波分集解调方法

研究基于多带-正交频分复用（MB-OFDM）超宽带系统中的双载波调制解调技术。在分析双载波（DCM）调制特点的基础上,针对超宽带系统频率选择性信道的特点,提出了利用频域分集信息的双载波解调算法,进一步提高系统性能。仿真结果表明系统在速率为480 Mb/s的IEEE CM1信道下,要达到小于8%的误包率性能,只需信噪比为8.5 dB,比现有文献水平提高了1.5 dB的增益。在算法的实现中摒弃了传统信号检测LLR算法中的对数运算,易于低功耗低成本的硬件实现。     

Enhanced Reliability in Network Function Virtualization by Hybrid Hexagon-Cost Efficient Algorithm

In this,communication world, the Network Function Virtualization concept is utilized for many businesses, small services to virtualize the network node function and to build a block that may connect the chain, communication services. Mainly, Virtualized Network Function Forwarding Graph (VNF-FG) has been used to define the connection between the VNF and to give the best end-to-end services. In the existing method, VNF mapping and backup VNF were proposed but there was no profit and reliability improvement of the backup and mapping of the primary VNF. As a consequence, this paper offers a Hybrid Hexagon-Cost Efficient algorithm for determining the best VNF among multiple VNF and backing up the best VNF, lowering backup costs while increasing dependability. The VNF is chosen based on the highest cost-aware important measure (CIM) rate, which is used to assess the relevance of the VNF forwarding graph.To achieve optimal cost-efficiency, VNF with the maximum CIM is selected. After the selection process, updating is processed by three steps which include one backup VNF from one SFC, two backup VNF from one Service Function Chain (SFC),and two backup VNF from different SFC. Finally, this proposed method is compared with CERA, MinCost, MaxRbyInr based on backup cost, number of used PN nodes, SFC request utility, and latency. The simulation result shows that the proposed method cuts down the backup cost and computation time by 57% and 45% compared with the CER scheme and improves the cost-efficiency. As a result, this proposed system achieves less backup cost, high reliability, and low time consumption which can improve the Virtualized Network Function operation.     

基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法

针对支持向量引导的字典学习(support vector guided dictionary learning,SVGDL)的鉴别约束项只体现了大间隔原理,而没有很好地利用数据空间内在结构信息的问题,提出了一种新颖的鉴别性字典学习方法——基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法。该方法结合了大间隔原理和局部Fisher线性鉴别分析作为鉴别约束条件来指导指点学习。通过建立一个局部类内散度矩阵来编码数据空间的分布结构,增强了挖掘同类数据空间局部结构的能力并进一步地表示了编码向量在数据空间中的局部相似性。为了评价提出方法在图像识别上的表现,在几个常见图像数据集上进行了实验。结果表明,提出方法与大间隔方法相比,在平均识别率上有着明显的提高。     

基于多准则的链式智能体遗传算法用于特征选择*

针对简单遗传算法用于特征选择精度不高、过早收敛的问题,提出了一种新的遗传算法——链式智能体遗传算法(LAGA),并与多准则(MC)相结合,从而提出了基于多准则竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA MC)用于特征选择。LAGA引入了链式智能体结构,智能体相互进行竞争选择和自适应交叉,自身进行自适应变异,从而使得该算法能够获得更精确的搜索结果;MC通过对基于单准则进行选择得到的特征子集进行特征位判断,从而确定出最终特征子集,以达到更全面的评价选择结果,获得识别率更稳定的特征子集。实验结果表明,LAGA搜索精度更高,LAGA MC获得的特征子集分类准确率更高、更稳定。     

An effective FoV restriction approach to mitigate VR sickness on mobile devices

It has been noted that restricting field of view (FoV) is effective to mitigate virtual reality (VR) sickness, but it is prone to reduce the immersiveness. We propose an effective FoV restriction approach to mitigate VR sickness on mobile devices. The proposed approach includes a practical and reliable method for measuring VR sickness and a method of effectively limiting the FoV on mobile VR devices. Experimental result shows that the proposed method reduces VR sickness by 31.4%. The method was successfully applied to a VR application.     

二维典型相关分析及其在人脸识别中的应用

通过对传统的基于向量的典型相关分析(CCA)方法进行改进,提出了一种新的直接基于特征矩阵的二维典型相关分析方法(2DCCA),并将其应用于人脸识别的特征融合过程中。较基于向量的典型相关分析,该方法的优点主要有两点：第一,该方法计算过程中构造的协方差矩阵维数大幅度减小,这在一定程度上避免了人脸识别中存在的“高维小样本问题”;第二,由于协方差矩阵维数的缩减,使特征抽取的速度明显提高。最后在ORL标准人脸库和AR大型人脸数据库上的实验结果有效地验证了这两点。     

GIS环评可视化的自适应图形处理方法

为表现环境影响评价信息的空间特征与属性特征的关系,提出基于GIS的点源大气环评可视化的自适应图形处理方法。针对现有图形处理技术在GIS开发中的不足,提出基于大气污染物浓度分布的自适应网格划分方法和一种新的等值线、区域填充快速生成算法,实现对GIS环评结果的快速可视化显示与分析。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。