Android 系统文件监听技术的研究

文章对 Android 操作系统上的基于 FileObserver 技术的监听机制进行了分析,针对其监听结果不能获取访问对象的问题,提出了基于脚本命令的联合监听技术,并对提出的联合监听方式的关键技术与实现细节进行了详细阐述。实验测试在 Android 操作系统4.0的华为 U8825D 手机上进行,测试结果表明,基于脚本命令的联合监听技术可以获取访问文件对象的信息。最后,对该项技术进行了性能分析,并针对它的一些性能问题提出了改进方案。     

非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的 基于非下采样Contourlet变换（NSCT）融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。     

3 D图形处理器API符合性验证方法关键技术研究

3D图形API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是三维图形处理函数接口的简称,它将图形系统的上层应用程序和底层驱动隔离,使得应用软件具有良好的可移植性。 OpenGL（ Open Graphics Library,开放图形接口库）是为了规避不同硬件驱动而定义的与上层接口的标准库函数。如何开发出符合OpenGL标准的API,是3D图形处理器研制及应用的关键。首先系统分析了OpenGL标准API的属性,提出了自研3D图形处理器API与OpenGL标准API符合性验证关键技术,基于FPGA平台从函数的接口参数、绘图功能、显示功能和错误反馈处理这四个方面来验证。上述验证方法具有很强的操作性,验证覆盖范围更广,验证用例的设计更为复杂。该方法加速了验证过程,提高了验证的充分性。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

基于核密度波动的异常检测算法

异常检测是数据挖掘中的一个重要研究方向,当前大多数基于密度的异常检测算法常常基于样本分布假设,敏感于近邻参数[k]并且缺乏对集体异常点的检测能力。针对这些问题,提出了一种基于核密度估计的核密度波动算法。定义了可以综合评估数据点邻域内和邻域外核密度值波动的核密度波动因子,将其作为检测指标,并制定检测规则来识别异常点,这一指标可以综合考虑数据点的局部特征和全局特征,而且有助于发现集体异常。数据集上的实验结果表明,所提算法可以取得更好的检测结果,同时对算法参数具有相当的鲁棒性。     

一种新型Linux内核级Rootkit设计与实现

传统的内核级Rootkit无法绕过当前主流的Rootkit检测方法。对传统的内核级Rootkit的实现机制和当前主流的Rootkit检测方法进行了分析,设计并实现了一种新型Linux内核级Rootkit。通过实验证明,该Rootkit能够实现后门提权、进程隐藏及文件隐藏等功能,并能绕过当前主流的Rootkit检测工具的检测,其抗检测能力明显好于传统的内核级Rootkit。     

基于Intel VT硬件虚拟化的Rootkit技术

Intel VT硬件虚拟化技术使Rootkit可以利用底层优势实现深度隐藏。首先结合木马协同隐藏的思想,提出了基于Intel VT硬件虚拟化的Rootkit(HVRootkit)的协同隐藏模型,并给出形式化描述;然后根据该模型,在深入分析进程切换过程和操作系统内核数据结构的基础上,设计并实现了HVRootkit原型,该原型能够监控系统进程的切换过程,并通过修改与内核层进程视图和用户层进程视图相关的数据结构,隐藏系统进程。实验表明,HVRootkit原型符合协同隐藏的思想,能够实现对进程的深度隐藏,隐藏性能明显优于传统的内核级Rootkit。     

基于贝叶斯框架的显著目标检测

图像和视频显著性检测在计算机视觉领域引起了极大的关注,广泛应用于物体分割、可疑物检测、图像检索等领域,在贝叶斯框架下,将人类视觉注意力理论中Bottom-Up模式被动感知与Top-Down模式主动检测按照时间先后顺序结合在一起,并结合像素的"Center-Surround"模型和核密度估计,提出一种能由粗到精逐步感知和获取视场中视觉显著性目标位置及尺度的实时显著目标检测算法,称其为基于贝叶斯框架的显著目标检测.通过在微软MSRA数据集上进行ROC和Precision-Recall测试,证明该算法取得比目前经典算法更好的效果.     

一种电气设备状态诊断方法

随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确.     

复合型第二种Weber方程边值问题的新解法

研究了复合型第二种Weber方程的一类边值问题,经变量替换转换为变型的Hermite方程边值问题.通过引入左(右)相似核函数,得到边值问题的左区间解可由左区间相似核函数和左边界条件的系数进行组装,右区间解可由左边界条件的系数和左引解函数、交界面条件的系数和右相似核函数进行组装,证明了复合型第二种Weber方程组边值问题的解式具有相似结构,由此提出了求解该类边值问题的一个新解法——相似构造法.