分布式陷阱网络系统的关键技术研究与实现

针对现有网络安全工具在入侵检测以及防护等方面的不足,提出了一个基于代理的分布式Honeynet模型DHMBA,并对其进行了形式化描述和分析.以此为基础设计和实现了基于DHMBA的分布式网络陷阱系统DHSBD.该系统通过分布在各子网中模拟网络的代理,将攻击重定向到伪装服务中,集中分析和监控攻击行为,扩大了系统的检测视野,降低了蜜罐引入的安全风险和部署维护的代价,减小了产品网络被攻击的概率,能有效地提高大规模网络的整体安全性.     

AJAX跨域访问的研究与应用

在异域数据集成的Web应用中,同源策略使AJAX跨域访问受到了限制.阐述了AJAX工作原理进而说明了同源策略如何影响AJAX跨域访问,分析了当前避开同源策略的主要方案,提出了XMLHTTP代 JSON技术的解决方法,最后介绍了该方法在"科技基础条件平台异地软件共享系统"的应用.项目开发的实践结果表明,该方法有效地解决了AJAX跨域访问和展现数据的问题.     

改进型Helsinki协议的串空间模型分析

Helsinki协议是ISO/IEC DIS 11770-3 中提出的重要认证协议,由于协议受到来自内部的攻击,Mithcell-Yeun对其进行了改进.但改进后协议的安全性仍未得到确认,为了验证改进协议是否满足其安全目标,利用串空间模型对协议进行了建模和分析.通过分析极小元所在串与其它串的关系说明协议的一致性,通过对理想的分析说明协议的保密性.结果表明改进型协议满足其安全要求,原协议存在安全缺陷的原因是最小元可能存在M1串上,这为 Mithcell-Yeun的改进提供了理论的证明与依据.     

一类有序化多移动机器人群集运动控制系统

群集运动控制(flocking control)是一种新型的多移动机器人运动协调控制, 目前的研究多集中于无leader模式下群集运动控制器的设计. 为此, 本文阐述了一类多移动机器人有序化群集运动系统控制方案及其性能评价方法. 首先, 在前人的研究基础上, 本文介绍了基于Agent的有序化编队控制机制; 然后, 运用非完整约束下移动机器人的动力学原理, 设计了由Agent到移动机器人的控制转化方法; 并进一步提出了基于“最小稳定时间”的群集运动分析法, 可对有序化群集运动系统进行分析; 最后, 运用仿真实例, 描述了多移动机器人有序化群集运动的控制及分析过程. 实验结果验证了此控制方案的有效性.     

动态环境中的分层强化学习

现有的强化学习方法都不能很好地处理动态环境中的学习问题,当环境变化时需要重新学习最优策略,若环境变化的时间间隔小于策略收敛时间,学习算法则不能收敛.本文在Option分层强化学习方法的基础上提出一种适应动态环境的分层强化学习方法,该方法利用学习的分层特性,仅关注分层任务子目标状态及当前Option内部环境状态的变化,将策略更新过程限制在规模较小的局部空间或维数较低的高层空间上,从而加快学习速度.以二维动态栅格空间内两点间最短路径规划为背景进行了仿真实验,实验结果表明,该方法策略学习速度明显高于以往的方法,且学习算法收敛性对环境变化频率的依赖性有所降低.     

基于特征参数的柴油机喷油正时状态诊断

燃油供给系统是柴油机最重要的子系统之一,它的性能的好坏直接影响到混合气的形成过程和发动机的动力性、起动性、噪声及环境污染等性能。柴油机喷油正时与否直接决定供油系统能否正常工作,针对柴油机在不同喷油状态下的压力波动变化,采用外卡测量并对压力信号进行预处理和二次处理,从中提取诊断特征值,从而给出不同工况的诊断结果,由于油压波形信号重复性较好,各缸同一工作段的某些幅域参数变化不大,因此,幅域参数作为诊断供油系统喷油状态的方法是可行的、有效的。     

多特征融合的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。     

知识的划分粒度表示法

对知识的分类能力给予量化,提出一种知识表示法——划分粒度表示法,利用划分粒度可定量表示知识的分类能力.首先给出粗糙集理论中主要概念的代数表示,其次定义知识的划分粒度并研究它的性质,最后证明知识的代数表示与划分粒度表示是等价的.     

Fisher线性鉴别函数的一种推广形式

鉴于常用的两种Fisher鉴别函数在应对奇异问题时存在的不足,给出一种Fisher鉴别函数推广形式,它能将双子空间鉴别分析中两个子空间的鉴别函数统一起来.本文还通过QR分解得到一个正交鉴别向量集,它与Fo-ley-Sammon正交鉴别向量集的鉴别性能很接近,但计算量较小.在2种人脸库上进行实验,实验结果与理论分析一致.