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DDS的背景噪声分析 总被引:4,自引:0,他引:4
首先对2种不同类型的幅度量化杂散信号进行了描述和时域分析,然后用离散傅里叶变换法着重对无相位舍位民政部下的幅度量化杂散信号进行了频谱仿真。得到了一些关于其频谱特征和杂散水平的规律性结论,这些结论对DDS的工程应用有重要的指导作用。 相似文献
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DDS的杂散对比与级联方案的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
级联是一种通过抑制相位舍位误差来降低DDS输出杂散的设计方案。本文首先对DDS的相位舍位杂散和无相位舍位件下的幅度量化杂散进行了分析和仿真,通过两者在杂散水平和频谱特性上的对比为级联方案的可行性提供理论依据,在此基础上给出两种级联方案,并对方案进行了研究和输出仿真。 相似文献
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一种基于隐马尔可夫模型的IDS异常检测新方法 总被引:4,自引:1,他引:3
提出一种新的基于隐马尔可夫模型的异常检测方法,主要用于以shell命令或系统调用为原始数据的IDS。此方法对用户(或程序)行为建立特殊的隐马尔可夫模型,根据行为模式所对应的序列长度对其进行分类,将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起,并引入一个附加状态。由于模型中各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch算法相比,大大减小了训练时间。根据模型中状态的实际含义,采用了基于状态序列出现概率的判决准则。利用UNIX平台上用户shell命令数据进行的实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其可操作性也优于同类方法。 相似文献
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用户行为异常检测是当前网络安全领域研究的热点内容.提出一种新的基于共生矩阵的用户行为异常检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以shell命令为审计数据的入侵检测系统.该方法在训练阶段充分考虑了用户行为复杂多变的特点和审计数据的时序相关属性,依据shell命令的出现频率并利用阶梯式的数据归并方法来确定事件,然后构建模型矩阵来刻画用户的正常行为.在检测阶段,首先为每一个当前事件序列构建一个部分正则化共生矩阵,然后根据矩阵2范数计算这些矩阵与模型矩阵的距离,得到距离流,最后通过平滑滤噪处理距离流来判决用户行为.在Purdue大学实验数据和SEA实验数据上的两组实验结果表明,该方法具有很高的检测性能,其可操作性也优于同类方法. 相似文献
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基于主机的入侵检测是目前网络安全领域研究的热点内容。提出了一种基于数据挖掘和变长序列匹配的用户伪装入侵检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以shell命令为审计数据的主机型入侵检测系统。该方法针对用户行为复杂多变的特点以及审计数据的短时相关性,利用多种长度不同的shell命令短序列来描述用户行为模式,并基于数据挖掘技术中的序列支持度在用户界面层对网络合法用户的正常行为进行建模;在检测阶段,采用了基于变长序列匹配和判决值加权的检测方案,通过单调递增相似度函数赋值和加窗平滑滤噪对被监测用户当前行为的异常程度进行精确分析,能够有效降低误报率,增强了检测性能的稳定性。实验表明,同目前典型的伪装入侵检测方法相比,该方法在检测准确度和计算成本方面均具有较大优势,特别适用于在线检测。 相似文献
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军工行业信息系统安全风险分析与评估 总被引:1,自引:1,他引:0
安全风险评估是信息系统安全工程的重要组成部分,是建立信息系统安全保障体系的基础和前提。文中对军工行业信息系统安全风险评估的主要内容、关键环节和评估准则进行了阐述,并结合实际风险评估工作给出了风险评估的基本方法和经验性策略,最后对军工行业信息系统的典型安全威胁和系统脆弱性进行了分析和归纳。 相似文献
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