移动式无人值守WSN抗干扰技术研究

研究无线传感器网络抗干扰优化问题.由于无线传感器网络分布防篡改能力较弱,使得无线传感网络易收到不同程度的攻击,针对上述问题,提出了一种移动式无人值守传感器网络抗干扰技术.方法主要在第三方可信收发器基础上,依据无线传感器网络的随机跳跃模型,使得所有的传感器只在某一个区域内移动,利用传感器的移动性能,允许被侵入的传感器在遭到网络攻击侵入后能够迅速的恢复安全合理状态.仿真结果表明,提出的合作化方案技术需要的系统开销很小,可通过全面部署的方式实现,是一种有效的网络抗干扰方法.     

一种蚁群优化的WSN分布式入侵检测模型

针对无线传感器网络中入侵者能在多个节点上移动并隐藏攻击源头的特点,提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络分布式入侵检测模型。分析了现有入侵检测对未知攻击检测率和误报率方面的不足,在此基础上提出了分布式入侵检测的体系结构,设计了基于蚁群优化的入侵检测算法。仿真实验表明提出的方案能够提高无线传感器网络对未知攻击的检测率和降低对正常网络流量的误报率,较好地解决了路由攻击、Sinkhole攻击问题,能够降低入侵检测的能耗。     

移动传感器随机事件捕获

移动传感器在入侵检测的应用研究中,感兴趣区域主要考虑的是特定形状,如圆形或矩形。由于这种限制,很多研究结论通用性差。研究了感兴趣区域是任何形状的一个环;基于移动传感器的速度,移动模式和数量,建立了一个随机模型;分析多个或单个移动传感器沿环检测的性能。在模型中,当所有移动传感器检测时,它们被置以恒定的速度周期性地沿环移动。对于多个移动传感器,它们的速度都相同。入侵事件的模式为每次入侵到达环上一个随机点,抵达后停留一个随机时间长度。根据移动传感器的数量,导出了移动传感器对入侵漏捕概率和首次捕获入侵所需平均时间的一般表达式。最后,评估了移动传感器的检测性能。     

组移动模型中基于模型特点的数据收集分簇算法

如今移动传感器网络在各个领域已起到重要作用.目前,移动传感器网络在军事、民用、科研等领域的应用价值都很高.而数据收集问题一直是这方面科研中必须被突破的难题.组移动模型是移动传感网络中的一个重要的移动模型,在本领域内都起到重要作用,然而有关移动传感器网络组模型的数据收集算法却屈指可数.提出了一种组移动模型中基于模型特点的数据收集分簇算法——MCBC算法.该算法根据节点的速度和角度之间的关系确定两节点是否同组,再从中选择簇头,有效地利用了组移动模型中节点的移动特征.仿真结果表明,在组移动模型中,该算法能取得较好的性能.     

Ad hoc网络中一种基于学习Petri网的入侵检测模型

移动自组织网络是由无线移动节点组成的复杂分布式通信系统.研究了移动自组织网络的入侵检测问题,对当前Ad hoc网络上的入侵行为和入侵检测技术进行了分析,论述了学习Petri网络应用于入侵检测系统中的优势,给出了一个基于学习Petri网络的入侵检测实施模型,并在网络仿真软件ns2中对其进行了评估.     

警报信息实时融合处理技术研究与实现

针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,对多传感器数据融合技术进行了研究.在分析IDS警报信息之间各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统.实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,并在此基础上进行威胁评估及攻击预测.该模型中...     

无线传感器网络中基于Sinkhole攻击的入侵检测系统研究

随着无线传感器网络应用范围的扩大、传感数据重要性的提高,其安全性也日益受到关注。Sinkhole是一种比较基础且常见的路由攻击类型,在该攻击中,攻击者通过声称到目的节点或基站具有高质量的路径吸引周围节点的数据流,严重破坏了网络的负载平衡。根据AODV协议中Sinkhole攻击方式特点,设计一个基于规范的分布式入侵检测系统,并对入侵检测系统的各功能模块进行详细的设计和分析。该系统通过本地数据监控模块提供的信息对节点的行为进行状态转换,判断节点是否发生异常行为,同时结合其他节点提供的信息最终确定攻击者。仿真结果和分析表明所设计的基于AODV路由协议的入侵检测系统具有良好性能,即使在有攻击出现的情况下,网络仍可以保持较高的传输率。     

入侵检测技术在无线传感器网络中的应用与研究

入侵检测技术是网络安全技术中的一项重要防护技术,也是继防火墙之后的第二道防护技术,随着无线传感器网络的发展,已经将入侵检测技术应该到了无线传感器网络中.介绍了无线传感器网络和入侵检测技术,提出了一个入侵检测系统模型,并进行了总结分析.     

传感网络数据链路层上碰撞攻击检测模型仿真

在传感器网络安全问题的研究中,对传感网络碰撞攻击进行准确检测是保证网络安全的重要手段.传感网络是多层通信网络,在通信过程中,数据存在频繁跨层通信过程,很容易出现不同数据在同层通信的冲突,形成“碰撞”攻击.传统的攻击检测对碰撞攻击的检测存在一个难点,检测模型无法在同层通信网络中对碰撞攻击归类,不同层的攻击确认阀值不同,导致检测效果不正确.提出一种传感网络数据链路层上碰撞攻击检测优化模型,对模糊的分层攻击信号以分数幂形式的形式进行傅里叶变换,将高阶累积量切片因子引入到传感网络数据链路层进行碰撞攻击测试,通过去除微弱碰撞攻击的干扰噪声信号的方式,增强模糊网络信号碰撞攻击检测的准确率.利用敏感性数据挖掘方法,实现检测传感网络数据链路层上碰撞攻击的模糊分层信号.仿真结果表明,改进方法可以提高传感网络检测的准确度.     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则.经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.