组合出入口访问控制的防火墙系统研究

针对军事网络特殊安全需求,提出了一种组合出人口访问控制的网络边界安全防护手段,在抗网络攻击方面,采用包过滤防火墙与基于神经网络和基于协议分析和规则匹配的入侵检测技术相结合的方法,提高入侵检测的准确性;在防信息泄密方面,在出口访问控制中引入身份认证机制及内容审查和过滤机制,可建立更灵活的安全审计和访问控制策略,有效阻截敏感或涉密信息外泄,实现对泄密源的有效跟踪。     

Pinning adaptive synchronization of a general complex dynamical network

There are two challenging fundamental questions in pinning control of complex networks: (i) How many nodes should a network with fixed network structure and coupling strength be pinned to reach network synchronization? (ii) How much coupling strength should a network with fixed network structure and pinning nodes be applied to realize network synchronization? To fix these two questions, we propose a general complex dynamical network model and then further investigate its pinning adaptive synchronization. Based on this model, we attain several novel adaptive synchronization criteria which indeed give the positive answers to these two questions. That is, we provide a simply approximate formula for estimating the detailed number of pinning nodes and the magnitude of the coupling strength for a given general complex dynamical network. Here, the coupling-configuration matrix and the inner-coupling matrix are not necessarily symmetric. Moreover, our pinning adaptive controllers are rather simple compared with some traditional controllers. A Barabási-Albert network example is finally given to show the effectiveness of the proposed synchronization criteria.     

基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型 *

针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的 BP算法存在收敛速度慢 ,且容易陷入局部极小等问题 ,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型 (覆盖算法 )得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正 ,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型 ,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面 ,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中 ,取得了较好的预测效果。     

一种基于单向函数的适用于传感器网络的密钥预分配方案

网络的密钥管理方案作为所有上层安全、应用的基础,对网络的安全性能、服务性能起着至关重要的作用。简要介绍了无线传感器网络中密钥管理问题上近年来的研究成果,在此基础上提出了一种基于单向函数的密钥预分配方案,并对其安全性和连通性进行了详细的分析。     

一般化学习网络及其对化学反应器的建模应用

本文研究了一般化学习网络(Universal Learning Network)在多变量连续釜式反应器(CSTR)系统的建模应用.一般化学习网络具有节点之间有多重分支、任意2个节点互连且节点之间可具有任意的时间延迟的特点,因此能够应用在高度非线性复杂系统的辨识中.分别用一般化学习网络和常规的递归神经网络对多变量连续釜式反应器(CSTR)进行系统辨识比较,仿真结果验证了一般化学习网络结构比递归神经网络Elman的辨识精度更高,且网络结构更简洁紧凑的特点.     

分级无线传感器网络路由协议设计研究

针对多跳步无线传感器网络(WSN)设计了分级无线传感器网络路由协议框架。协议中级别的设置有效地保证了路径的长度,并且采用最大可用能量优先的决策策略,因此提高了能源的使用效率,网络的使用寿命也得以延长。通过和现有其他协议的仿真比较,该协议的有效性得到了验证。     

一种适用于移动网络的能量约束路由协议

移动Ad Hoc网络是一种受能量约束的移动系统,是否具有较长的生命周期是评价该网络路由协议的一个重要的尺度。基于移动网络节点的能量级以及不同的使用策略,论文提出了一种基于能量约束的路由协议--ECRP。该路由协议不仅使系统消耗的能量较低而且也延长了系统的生命周期以及改进了延时特性。论文给出了ECRP的正确性和复杂性分析。仿真结果表明ECRP具有较好的延时特性、较低的能量消耗和较长的网络生命周期,提供了一种解决移动Ad Hoc网络路由的有效方法。     

传感器网络中基于域的聚集算法

聚集运算是传感器网络查询处理中最重要的一个运算。提出了一种基于域聚簇的网内聚集算法PIA。在PIA中,首先结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出了一种基于域的分布式数据汇聚模型,把传感器网络按域划分来构建连通核,查询只需在连通核中寻径,因而能明显降低寻径时间复杂度并且具有更好的分布性。在PIA中,核心节点把当前路径中的Max和Min值传送到节点上,如果节点的值不符合要求就放弃本次传送,因而能够明显减少数据的传送次数,从而达到节省能量的目的。理论分析和实验表明该算法较传统算法在节省能量上有较好的表现。     

基于小世界模型的传感器网络节能查询策略

查询处理是传感器网络中最重要的技术之一。以降低查询能耗为目的,提出了一种基于小世界模型的查询策略（CardSN）。该策略以关联作为长程连接,降低了网络平均路径距离;将各节点的邻居相对定位,使查询处理获得了方向性。仿真实验结果表明：CardSN具有良好的可扩展性,且能耗明显低于ZRP和CAPTURE。     

最小跳数路由无线传感器网络中的节点距离测量

无线传感器网络中的间接距离测量是一种性价比极高的距离测量方法,但目前测量精度还有待进一步提高。根据最小跳数路由无线传感器网络的行为特征,提出了一种基于最小跳数路由及其路由重复数的节点距离测量算法,与DV-hop算法相比,借助路由重复数较大地提高了距离测量精度。理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果。