基于混合方法的IPSec VPN加密流量识别

文中提出了一种混合方法,将指纹识别与机器学习方法相结合,实现了IPSec VPN加密流量的识别。该方法首先基于负载特征从网络流量中筛选出IPSec VPN流量;接着,基于时间相关的流特征,利用随机森林算法建立了IPSec VPN流量分类模型,通过参数优化以及特征选择,整体流量识别的准确率达到了93%。实验结果验证了通过流特征提取的机器学习方法识别IPSec VPN流量的可行性;同时表明了该方法能够有效均衡识别精度与识别速度,达到了高效识别IPSec VPN加密流量的效果。     

结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法（DPC）的聚类结果对截断距离[dc]的取值较为敏感、手动选取聚类中心存在着一定主观性的问题,提出了一种结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法（WOA-DPC）。利用加权的局部密度和相对距离乘积的斜率变化趋势实现聚类中心的自动选择,避免了手动选取导致的聚类中心少选或多选的情况;考虑到合理的截断距离[dc]是提高DPC算法聚类效果的重要因素,建立以ACC指标为目标函数的优化问题,利用鲸鱼优化算法（WOA）有效地寻优能力对目标函数进行优化,寻找最佳的截断距离[dc];利用人工合成数据集与UCI上的真实数据集对WOA-DPC算法进行测试。实验结果表明,该算法在FMI、ARI和AMI指标上均优于DPC算法、DBSCAN算法以及K-Means算法,具有更好的聚类表现。     

结合密度峰值和切边权值的自训练算法

针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签预测。用切边权值作为统计量进行假设检验,判断样本是否被正确标记,进而用正确标记样本逐步扩充有标记样本集合,直至所有未标记样本标签预测完成。新算法既充分利用了样本数据的空间结构信息,又解决了部分样本被标记错误的问题,提高了算法的分类准确率。通过在真实数据集上实验验证了新算法的有效性。     

回环软件缺陷数量预测模型

软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。     

基于模式切换的ARM汇编代码混淆算法

针对ARM程序高层代码混淆存在盲目性较强而降低混淆准确度,且很容易被逆向还原的问题。从ARM汇编指令底层研究ARM程序混淆,通过结合ARM架构指令系统的特点,基于模式切换提出一种ARM汇编代码混淆算法,包括指令模式切换混淆、寄存器随机分配混淆和虚假指令混淆,使混淆后汇编代码的控制流变得更加复杂,且对切换地址的寄存器混淆也提高了动态调试跟踪的难度。模式切换及虚假指令混淆也会造成反汇编错误,从复杂强度、逆向弹性和性能开销三方面进行测试评估。测试结果表明,该混淆算法不仅有效地提高了程序的控制流循环复杂度,而且能够抵抗反汇编工具的逆向分析。该混淆算法引发的额外体积开销和时间开销较低,具有实用性。     

基于模型的测试用例生成方法

在大量软件出现的今天,除开软件的功能是否完善外,对软件本身提出了更高的安全性和稳定性要求;一款软件在上线前需要进行大量的测试,以便提升软件的质量;由于开发人员参与了软件的研发及上线流程,导致了看待软件问题的局限性,而测试人员在编写测试用例时,往往由于依据文档的不一致性,使得测试用例的价值大打折扣;并且在实际软件的开发流程中,测试环节与开发严重脱节;往往只是为了出相应的测试报告而去测试,偏离了测试的初衷;针对以上问题,提出基于模型的用例生成方法,能够基于工作流程图、判定表、状态转换等多种测试方法,并在该方法中应用边界值与等价类的思想,够贯穿整个软件研发的生命周期,在软件研发初期就能够参与测试,提出设计方案的不足;并且能够自动生成测试用例,提高测试人员的效率.     

三角网格曲面共形参数化研究综述

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景。曲面 参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化。 保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共形参数化。本文针对三角网格曲面,介绍了共形参数化领域的研 究现状。根据目标参数域的不同,主要讨论了平面参数化、球面参数化和双曲空间参数化。最后总结了现阶段 共形参数化存在的难点问题和未来可能的研究方向。     

半稠密光流法的图像跟踪匹配算法

针对传统光流法图像特征缺失、边界及遮挡等处容易导致目标跟踪质量降低或丢失的问题,提出一种半稠密光流法实现图像特征的稳定跟踪。首先计算出图像中像素梯度变化较大的像素区域;其次利用时变图像灰度的时空梯度函数来计算像素的速度矢量,进而实现像素区域的跟踪;最后将状态向量作为剔除跟踪失败的依据,保留跟踪质量优良的像素区域。结果表明,该算法能有效地提高图像特征跟踪能力,保证图像中重要信息不丢失,同时保证运算速率。     

基于分形理论的冰下水流流速垂线分布研究

冰下水流流速分布是冰凌生消、泥沙输移、河床演变及冰期输水的重要参考依据,基于分形理论,在前人的研究基础上,研究了冰下水流流速垂线分布规律。结果表明,依托明渠水流的若干成果,从分形理论出发,基于Einstein假定,可推出已有冰下不同形式的流速垂线分布公式;理论分析认为,冰下分区水流流速分布近似镜像,均具有分形特征,可用双对数公式表达,实测结果证明,对于弯曲河道,水流核心区流速分布均匀,并不服从对数分布,公式在运用时需考虑适用性或引入因子项;稳封期,冰盖区水流流速分布的分维值大于河床区,流速分布更均匀,而在弯道卡冰区域,由于弯道冰下水流结构的复杂性,河床区水流流速分布的分维值无规律。对冰下水流流速的研究,拓展了分形理论在水流流速垂线分布研究方面的应用成果,概化的冰下水流结构,对工程运用有一定借鉴意义。     

面向河流生态完整性的黄河下游生态需水过程研究

提供适宜的生态流量对维护河流健康和支撑人类社会发展具有重要意义。尽管栖息地模拟法物理机制清晰、应用广泛,但对生物群落考虑不足、生命节律信号缺失等问题长期存在。以维护河流土著生物群落完整性为目标,本文将天然水文情势作为参照系统,结合栖息地模拟与水文参照系统特征值,建立了一种面向河流生态完整性的生态需水过程评估方法,兼顾指示物种生存繁衍和土著生物群落基本生存。黄河下游利津断面评估结果显示:利津断面年最小生态需水量119亿m~3,适宜生态需水量130～137亿m~3,涨水期需提供1～2次持续时间不低于7 d、流量不低于1220 m~3/s的高流量脉冲。对比历史实测流量过程与本文生态需水成果,发现利津断面水量充足,但流量过程不满足生态需求。黄河需加强水库群调度,协调径流年际和年内分布,塑造适宜的生态流量过程,并适时塑造高流量脉冲。