域名信息主动获取及备份系统的设计和实现*

为解决因国外根/顶级域名系统无法提供域名解析服务而影响我国互联网正常运行的问题,设计并实现了一种高效的DNS信息获取及备份恢复系统。通过被动获取DNS数据包与主动发送DNS请求相结合的方式,可获取网络中活跃的域名信息。利用基于可变长请求队列的发送速度自适应方法来有效控制请求效率,以适应网络带宽和DNS服务器负载。详细介绍了整个系统的设计和实现,并进行了性能测试与分析。该系统对建设国家根/顶级域名备份恢复系统具有重要参考价值。     

基于RBF神经网络的HTTP异常行为自动识别方法

随着互联网的高速发展和用户规模的不断扩大,各种针对网络服务端的攻击不断增加。目前大部分的网络防护措施主要针对对网络层和传输层的攻击,对针对应用层的攻击几乎没有防护能力,但越来越多的针对Web的攻击通过应用层完成。文章提出一种基于RBF神经网络的HTTP攻击行为自动识别方法。该方法通过模拟基于HTTP协议的正常行为和异常行为,对获取的Web通信过程中的数据包包体内容进行分析,结合数据包包头的相关信息,构造基于HTTP协议的网络行为。通过大量的模拟实验,形成大量的基于HTTP协议的正常行为记录和异常行为记录,再使用这些行为记录训练基于径向基函数的神经网络。系统可以利用训练好的神经网络从当前的基于HTTP协议的网络行为中自动识别异常HTTP行为,再将识别出的异常HTTP行为存入异常HTTP行为库中。     

基于t-SNE降维预处理的网络流量异常检测

网络流量中大多数流量都是正常的,但经常会出现偏离正常范围的异常流量,主要由DDOS攻击、渗透攻击等恶意的网络行为引起,这些异常行为通常会导致网络质量下降,甚至网络直接瘫痪。因此引入网络安全态势的预测,在仅知道正常网络流量的情况下判断网络中的异常。异常检测是一种网络安全态势的预测方法,用来判断网络中是否有异常。现有的异常检测算法由于无法准确提取网络数据包的低维特征导致算法的性能不佳,因此,需要找到网络数据包的准确的低维特征表示,该低维特征表示能够区分网络数据包是正常的还是有攻击的。为此,本文引入基于t-SNE降维的NLOF异常检测算法。该算法采用t-SNE算法自动预处理网络数据包以获得低维的网络数据包特征,之后将得到的低维的网络数据包特征作为NLOF算法的输入进行异常检测。其中,本文的NLOF算法首先采用k-means算法将网络数据包聚类成为K个簇,并将网络数据包数量小于N个的簇标记为异常簇,之后将未被标记为异常簇的网络数据包作为LOF算法的输入进行异常检测。在ISCX2012数据集上的实验结果表明,基于t-SNE降维的LOF算法达到最优性能时,准确率为98.46%,精确度为98.38%,检测率为98.54%,FAR为0.66%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.18个百分点、0.02个百分点和0.01个百分点。基于t-SNE降维的NLOF算法达到最优性能时,准确率为98.53%,精确度为98.86%,检测率为98.86%,FAR为0.32%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.25个百分点、0.34个百分点和0.41个百分点。这是异常检测中首次采用t-SNE算法自动提取低维的网络数据包特征。此外,LOF算法仅能捕获异常点,而本文的NLOF算法能够同时捕获异常点和异常簇。     

2003-2016年湖北省农业用水效率测算及时空差异

采用数据包络分析模型对2003-2016年湖北省16个市（州）农业用水效率进行了测度,并进一步从投入产出冗余率视角对农业用水效率的损失原因进行了分析,在此基础上对湖北省农业用水效率的时空差异进行了分析。结果表明：从时间上来看,湖北省2003-2016年农业用水效率平均值为0.45,总体水平较低,但呈波动上升趋势,农业劳动力、用水和农作物播种面积等基本要素投入冗余率呈下降趋势,化肥和农业机械等则呈上升趋势;从空间上来看,湖北省各地区农业用水效率的排序为鄂西＞鄂东＞鄂中。从投入和产出冗余率来看,鄂东地区农业用水效率损失的主要原因是农业用水和劳动力投入过量,鄂中和鄂西地区则分别是因为农业用水和农业劳动力投入过量。     

基于UBI减少车险信息不对称问题的研究

通过引入RS模型分析发现,当把可监控驾驶行为的UBI作为附加险时,能够分离风险类型并减少信息不对称.与传统车险品种对比,自愿型UBI保险使低风险类型不再遭受信息不对称带来的效用损失,2种风险类型在精算公平保费基础上得到完全覆盖.此外,UBI车险为高风险类型提供了经济激励,使其减少不良驾驶行为.研究表明:对中国车险市场而言,适合国情的UBI车险产品能够使整个市场朝着绿色健康方向发展.     

河南工业绿色发展效率演化及其影响因素研究

推动工业绿色发展,是中原经济区建设的核心任务之一。基于标杆管理思想,运用DEA模型对2001-2012年河南省工业绿色发展效率演化趋势进行研究,并通过灰色斜率关联度模型分析了工业绿色发展效率的影响因素。结果表明:河南省工业绿色发展效率呈现缓慢上升的演化趋势,工业外延式发展特征明显;究其原因,工业结构重型化和环境规制不足制约了工业绿色发展效率的提高,城市化、工业化、产业转移、经济发展水平这4个因素对河南省工业绿色发展效率有较大的正向促进作用,创新驱动因素对河南省工业绿色发展效率的提高仅有微弱的促进作用。最后,根据研究结果提出了促进河南省工业绿色发展的政策建议。     

一种用于小流估计的数据包公平抽样算法

现有数据包公平抽样算法通常根据到达数据包所属流大小的估计值设置包抽样率,令大流所含数据包抽样率低,小流所含数据包抽样率高,缺点是算法的优劣依赖于不同方法对流大小估计的准确性;小流估计误差较大。针对此问题,利用大流持续时间长且到达速率高的特点,提出一种基于时间分片的用于小流估计的数据包公平抽样算法(MFEPS)。该算法将测量时间分割成片,抽取每个流在每个时间片内的第一个数据包,而不需要估计数据包所属流的大小。理论分析和实验结果均表明,与已有算法相比,对于小流估计,MFEPS算法在相同的CPU资源消耗条件下,具有更高的准确性和良好的扩展性。     

一类执行器饱和非线性Hamilton网络控制系统H_∞控制器设计

研究了一类执行器饱和非线性Hamilton网络控制系统H∞状态反馈控制器设计问题。该类网络控制系统中存在不确定的网络时延及丢包,待设计的控制器受到饱和因素的约束,且系统的外部扰动范数有界但统计特性未知。结合Hamilton系统结构特性,当网络时延和连续丢包有界时,将网络时延和连续丢包转化为时变时滞,应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论来分析和设计H∞控制器,使其满足H∞性能指标,控制器中的未知参数通过求解不等式来确定。算例分析与仿真验证了方法的有效性。     

一种网络入侵检测中的数据包采样方法 *

数据包采样方法是提升数据包处理能力很好的方法 ,在网络流量监测分析中得到了广泛应用。然而 ,传统的数据包采样算法应用在 IDS中会极大降低入侵检测率。针对入侵检测的特性 ,利用攻击流量和正常流量在时间上的连续性 ,提出了一种新的数据包采样方法 ,在保证检测率的前提下 ,极大地提升了 IDS的处理能力。     

一种基于海量数据重复聚类的信用卡评级方法

对信用卡客户进行评级以提供更有针对性的服务是银行卡产业链的核心工作,对于银行以及银行卡组织有其重要的意义。目前,信用卡的评级工作多借助于对历史数据的观察和统计,人工决策参与程度高,信息利用率低下。利用信用卡交易记录得到的海量数据资源,使用基于传统方法改进的聚类算法对信用卡进行评级。改进的聚类方法通过重复迭代实现不同等级信用卡的最合适分离方案,并同时可以实现对高风险信用卡的规避,提高了信息利用率,并取得了较为理想的效果。