基于收发平衡判定的TCP流量回放方法

基于真实网络流量的互动式回放测试是当前针对防火墙、IPS等串接型安全设备进行测评的最新方法.文中在分析现有基于状态判定的TCP流量互动式回放方法基础之上,引入收发平衡机制,提出了一种基于收发平衡和状态判定相结合的新的TCP流量回放方法.通过在发送TCP数据包前优先进行收发平衡判定将数据包发送出去,提出的方法能够有效减少TCP流量在发送过程中的状态判定开销,提高回放性能.对引入收发平衡机制前后的TCP流量回放方法的差异进行了分析比较.从单个TCP会话特性、并发会话流量特性、网络传输延迟与丢包等角度分析验证了影响引入收发平衡机制后的算法有效性的因素.实际流量实验表明,文中所提方法在回放TCP流量时性能有显著提升,适用于在更大规模的流量环境下对防火墙、IPS等串接型网络安全设备进行测评.     

社会控制论及其进展

本文综述控制论应用于社会系统和社会过程的研究及其取得的成就; 介绍社会控制论的诞生、定义和定位; 叙述社会控制论的发展沿革; 小结了社会系统控制论研究的主要方法; 阐明社会控制论的有关主要理论、原理和技术. 在几个实例中, 介绍了自反控制模型、人类活动理论应用、人类前景的研究、基于人工社会的教室行为动态研究和中美知识产权谈判研究等. 最后本文给出分析和评论.     

Ring 0级程序行为分析系统的设计与实现

提出一种Windows平台下基于虚拟机的Ring 0级程序行为分析架构,据此架构设计和实现程序行为自动分析系统Malbox。该系统能够在封闭的虚拟环境下自动地检测和分析待测程序的进程、文件、注册表、网络等行为。经过测试,该系统能够较好地检测程序的本机和网络行为,具有较高的实用性。     

基于内容的手机短信息实时审计系统

针对非法手机短信息日益泛滥的问题，分析了短信息的发送机制，给出了短信息内容的审计监控方案，建立了审计系统的系统模型，详细论述了系统模块的功能，阐述了系统中创新算法的主要思想。实际应用证明，该系统可实现文字短信和多媒体彩信的内容审计，有效阻止非法短信息的传播。     

可量化的移动Ad Hoc 网络时空动态特性评估方法

移动模型是Ad Hoc网络区别于其他形式网络的重要标志,对其产生的动态网络特性(简称动态特性)进行评估,是研究Ad Hoc网络的协议仿真和网络相关技术(如拓扑控制和网络性能测量等)的基础性问题.在已有研究的基础上,改进了网络的模型化描述,克服了以往模型无法很好地描述相关联的时空动态特性的缺陷,并在此基础上,提出了移动模型通用的可量化时空动态特性评估方法.通过构建节点空间位置分布,建立网络拓扑时空动态特性的分析模型,深入研究了几种移动模型的动态性.提出一种圆周曲线移动模型,弥补了以往移动模型难以描述现实的曲线移动场景.仿真实验结果表明,该方法能够有效地对现有移动模型的动态性进行评估.实验结果表明,圆周曲线移动模型与以往移动模型相比,具有良好的时空动态特性.     

自适应UKF算法在目标跟踪中的应用

针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估 计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制, 有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差. 仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性.     

基于可穿戴设备感知的智能家居能源优化

智能家居能源优化作为智能电网在居民侧的延伸是智能家居领域的重要分支.智能家居能源优化的目标是通过优化调度家居用电设备,满足用户的舒适需求和降低用电费用.其中,用户舒适度与人的行为密切相关,具有很强的主观性和不确定性,对用户行为及舒适度需求的分析是智能家居能源管理系统中的难点.因此提出了一种基于可穿戴设备传感数据分析的智能家居能源优化方法,主要包括：基于可穿戴设备传感器数据实时分析用户行为;利用神经网络建立用户行为到舒适度需求的映射,更新用户的舒适度需求;建立家居系统动态模型,并基于智能家居环境传感器数据对模型参数进行动态估计;提出基于模型预测控制(model predictive control, MPC)的智能家居能源优化求解方法.同时开发了智能家居能源优化的原型系统,通过搭建的智能家居实验平台,设计了4种典型用户行为情景,验证了所提方法对智能家居经济性和舒适性的提升.     

基于动态矩阵控制的双层结构预测控制的整体解决方案

本文给出一种双层结构预测控制的整体解决方案. 该方案分为开环预测、稳态目标计算和动态控制三个模块. 开环预测基于实测被控变量值和过去的操作变量值, 在假设未来操作变量不再变化的情况下, 估计未来的被控变量值. 稳态目标计算根据开环预测结果和外部目标等要求, 计算操作变量、被控变量的稳态目标值以及软约束的放松量. 动态控制根据开环预测结果和稳态目标输出结果, 计算未来的控制作用增量序列, 采用经典的动态矩阵控制策略. 这个整体解决方案保证了三个模块在模型、约束、目标上的一致性. 该算法是在已有文献的基础上, 将三个模块统一处理得到的. 仿真与应用例子证实了该算法的有效性.     

基于多模式匹配的网络视频流识别与分类算法

快速发现网络中的视频流是进行网络视频监督及管理的前提与基础。本文通过分析网络视频流数据包的特征,提出了一种基于多模式匹配思想的网络视频流快速发现与分类算法,该算法利用不同视频流的特征建立匹配机,只需对网络数据包进行一次不完全扫描,就可以判断出数据包中是否含有视频流及类型。实验结果表明,与普通的协议解析方法相比,在满足准确性的前提下,所提算法具有更好的时间性能。     

一种基于证据推理的视频运动目标融合检测算法

为了解决复杂场景下传统的运动目标检测问题, 利用证据推理—–谨慎有序加权平均方法(COWA-ER), 提出一种综合使用混合高斯、均值滤波和码本的多方法融合的检测方法. 该融合检测算法以上述3 种检测方法为准则建立一个多准则决策框架, 通过双阈值检测法来表征检测过程中的不确定性, 最终利用COWA-ER 方法进行决策级融合, 实现多种方法的优势互补. 实验表明, 所提出的融合检测算法具有更理想的目标检测效果, 能有效应对诸如阴影及光照突变等问题对检测性能的影响.