基于行为的恶意程序检测

提出了一个基于35维特征向量的恶意程序检测方法。特征向量的每一维用于表示一种恶意行为事件,每一事件由相应的Win32 API调用及其参数表示。实现了一个自动化行为追踪系统（Argus）用于行为特征的提取。实验数据集从8223个恶意可执行程序和2821个正常可执行程序中获取,并依据程序发生事件数的不同设立事件阈值,建立不同的训练集,分别用于训练贝叶斯分类器。实验表明,当事件阈值为3时,分类器达到最佳检测效果。     

国内政府网站安全状况主动调查

目前,互联网“黑客地下经济”已经开始呈现出组织化、规模化、公开化的特点,对公共网络安全、社会效应、经济效益甚至国家形象都有诸多消极影响,而通过恶意网站挂马传播木马是对公共网络安全的最大危害之一。追查并控制恶意网站的源头,是消弱和制止黑客操纵傀儡网络的有效策略之一。本文利用网页抓爬技术收集了100029个政府网站信息进行调查,于2009年2月至4月通过自动化分析工具检测被调查网站的网页挂马情况,同时利用Google、百度搜索引擎工具和纯真IP地址库,跟踪、定位被挂马的网页上恶意软件的来源。通过对调查结果的统计分析,得到了恶意软件传播域的基本分布情况。本次调查的结果表明,大量的恶意网站指向少数源头,而这些源头是可以及时自动发现并追踪的。     

基于改进双树复小波的光谱去噪算法研究

为了消除可见光近红外光谱噪声,提高利用光谱曲线进行信息提取的精度,提出一种改进双树复小波变换(DTCWT)的后验估计及广义形态滤波的光谱去噪方法。首先对带噪信号进行双树复小波分解,将信号的高频部分和低频部分进行分离。然后分别采用最大后验(MAP)估计算法和广义形态学滤波(GMF)对高频系数和低频系数进行去噪处理。最后对去噪后的高频系数和低频系数进行DTCWT反变换,得到去噪光谱。对USGS光谱库中的植被光谱以及铁铝榴石光谱进行实验,结果表明该方法易于实现,去噪效果理想,是一种很好的可见光近红外光谱去噪方法。     

一种基于行为分析的反木马策略

阐述了反木马策略的研究现状及其发展趋势——木马的行为分析，分析并归纳了木马在安装阶段的行为特征，并在该基础上提出了一种针对Windows木马的反木马策略，可在木马安装阶段有效地拦截与查杀木马。     

基于决策树模型的恶意程序判定方法

在反病毒企业中,对未知样本的分析处理和病毒的判定,往往依靠大量的人工判定,而每日捕捉上来的样本数量是非常大的,这会导致对危险级别较高的样本往往得不到最优先的处理,本文建立了一种基于决策树的恶意代码判定方法,从大量的已知数据挖掘过程中学习并建立了决策树模型,应用于未知样本的预分拣流程中,准确率达到91.2%以上,取得了较为显著的判定效果。     

基于双树复小波和深度信念网络的轴承故障诊断

提出了一种基于双树复小波(DTCWT)和深度信念网络(DBN)的轴承故障诊断新方法。采用DTCWT对轴承振动信号进行分解实验,结果表明DTCWT能够很好地将信号分解到不同频带。进而提取能量熵作为故障特征,采用DBN小样本分类模型对轴承故障进行分类,并与传统分类器进行比较,结果表明该方法能准确识别不同故障类型,扩展了DBN在机械故障诊断中的应用。     

PCA-GRNN在综合气象短期负荷预测中的应用

为克服由气象因子较多且信息互嵌造成输入量多、预测时间长、预测精度低的缺点,引入主成分分析（PCA）提取气象因子特征量,与历史负荷数据共同作为建模对象;同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于广义回归神经网络（GRNN）的短期负荷预测模型。通过对实际电力负荷数据的预测,证明该方法与传统神经网络预测模型相比,明显提高预测精度和速度,具有实用性和有效性。     

基于DTCW-ERE的小电流接地系统故障选线

小电流接地系统发生单相接地故障时,各馈线的小波能量分布各不相同。本文提出了一种基于故障线路小波综合能量相对熵的选线新方法。双树复小波变换(DTCWT)具有很好的近似平移不变性和抗混叠性;能量相对熵(ERE)具有对信号间细微差别进行识别的超强能力。结合双树复小波变换与能量相对熵的优点,根据故障线路综合小波能量相对熵最大的原则进行选线,能够使故障选线更直观、快速有效。仿真结果表明,该方法可以准确有效的进行配电网故障选线。     

基于UCONABC的智能卡分析与应用

在现有智能卡规范中,对于来自终端的访问缺少有效的安全访问控制管理,容易导致智能卡在使用过程中存在非法输入、重放攻击、旁路攻击、强制复位等安全风险.为此,对智能卡的应用过程进行分析,并对UCONABC访问控制模型的特点进行研究,提出一种基于UCONABC的智能卡访问控制管理方法.将基于UCONABC的访问控制管理子系统嵌...     

基于最小二乘支持向量机的SF6气体分解产物的浓度检测

在电力设备检修中,可通过检测SF6的分解产物H2S气体、SO2气体和CO气体的浓度判断设备运行状况.采集三种电化学气体传感器经A/D转换后的值,将该值作为样本数据对各气体的最小二乘支持向量机模型进行训练,在输出值与期望值的误差满足要求条件下,采用粒子群算法获取最小二乘支持向量机的最优参数,确定各气体的最小二乘支持向量机...