混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道*

攻击者可以将生成的任意信息隐藏在ICMP的有效负载中传递出去,构成了ICMP负载隐通道。在分析ICMP数据流熵标准差和熵值分布特性的基础上,提出了基于信息熵的样本集缩减策略。为提高采用标准支持向量机(SVM)的学习能力与推广能力,建立了若干选取规则,构造出一种有效的混合核函数。最后采用混合SVM结合信息熵的方法检测ICMP隐通道,取得了较快的分类速度和较高的检测率。实验结果表明,采用混合SVM结合信息熵检测ICMP隐通道的方法,是有效的、可行的。     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

认知任务驱动的fMRI脑功能网络构建方法

针对脑功能网络的构建受到特定大脑图谱对兴趣点描述准确度及覆盖度的限制,提出了基于认知任务信息和神经影像数据的脑功能网络构建方法。首先计算fMRI体素对于认知任务的敏感度,然后在此基础上选取兼顾分布均衡和去中心化的大脑兴趣点,从而构建任务驱动的脑功能网络。实验通过在人脸情绪识别认知任务相关的梭状回构造任务驱动的脑功能网络,其度中心性、聚类系数、全局效率、局部效率这四个复杂网络指标均优于典型大脑图谱梭状回中兴趣点构成的网络。结果表明,计算得到的大脑兴趣点具有更强的整合性,更适合用于表征特定认知任务下的脑功能网络。     

基于对比机制和算法因子的蜂群优化算法

人工蜂群算法是一种简单、高效的智能算法.同时,蜂群算法也存在很多问题,例如:收敛速度不是太快、容易发生局部最优的问题等.一种改进的蜂群算法得以提出,其思想是:引入一种对比机制,和算法因子来改进算法,加强算法全局搜索能力,采用四个基本测试函数对所提出方法进行测试.结果表明,优化后的算法较原算法提高了收敛精度,有效解决了会发生局部最优的问题.     

一种变形表面的三维测量方法

提出一种新的利用标定图像进行三维测量的方法。利用SIFT算法找到初始的对应点,然后根据这些点生成三维空间中的种子点,再以这些种子点为中心,向外区域增长,直到完成整个物体表面测量。在每次增长的过程中,需要计算增长的三维空间平面在两个相机上的投影之间的图像相关系数。图像相关系数较大时认为是正确的增长,否则是错误的增长。实验证明,使用该方法能够得到很好的三维测量结果。     

改进自组织映射神经网络在指纹识别中的应用

改进自组织映射神经网络方法是将常规自组织映射神经网络方法结合确定性水平,对网络的输入矢量进行预处理。通过实验比较了这种改进的自组织映射神经网络识别方法与常规的自组织映射神经网络识别方法的识别效果,在识别性能上有了很大的提高。     

动态自学习的入侵检测模型研究

针对目前常见的入侵检测的模型的一些结构性的缺点,提出了基本数据挖掘的动态自学习入侵检测模型DMIDS,给出了动态自学习的正常行为库的更新机制,克服了传统静态检测模型必须完全重新学习才能更新模型甚至无法重新学习的缺陷.通过基于KDD'99数据集的实验,表明其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率.     

基于双重信息检索的Bash代码注释生成方法

Bash是Linux默认的shell命令语言.它在Linux系统的开发和维护中起到重要作用.对不熟悉Bash语言的开发人员来说,理解Bash代码的目的和功能具有一定的挑战性.针对Bash代码注释自动生成问题提出了一种基于双重信息检索的方法 ExplainBash.该方法基于语义相似度和词法相似度进行双重检索,从而生成高质量代码注释.其中,语义相似度基于CodeBERT和BERT-whitening操作训练出代码语义表示,并基于欧式距离来实现;词法相似度基于代码词元构成的集合,并基于编辑距离来实现.以NL2Bash研究中共享的语料库为基础,进一步合并NLC2CMD竞赛共享的数据以构造高质量语料库.随后,选择了来自代码注释自动生成领域的9种基准方法,这些基准方法覆盖了基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.实证研究和人本研究的结果验证了ExplainBash方法的有效性.然后设计了消融实验,对ExplainBash方法内设定(例如检索策略、BERT-whitening操作等)的合理性进行了分析.最后,基于所提方法开发出一个浏览器插件,以方便用户对Bash代码的理解.     

基于范畴论的多TBox整合研究

在语义Web环境下,单一和分散的知识库会引发数据的冗余和不一致性,且严重影响知识库智能化查询,降低知识库中数据的重用性和可操作性.文中提出一种基于范畴论的多TBox整合方法来整合知识库,旨在解决上述者类问题.此方法具有高度抽象性和强大表达能力的范畴论是多知识库整合的理想工具.将TBox作为操作对象,范畴论中"态射"功能可实现TBox的映射,"外推"功能可实现TBox的整合,最后通过实验验证方法的可行性和有效性,实验结果基本符合要求.     

基于特征分析的番茄识别及其软件的快速开发

为导引机械手采摘番茄,提出了基于形状与纹理特征分析的番茄识别和软件实现方法。提取番茄和枯叶等干扰物的子图像,选择3个形状特征和5个纹理特征参数进行统计分析,在Matlab下快速验证番茄识别算法,再利用OpenCV函数库在Visual C++下对识别算法进行再现,实现了目标识别软件的快速开发。对674幅番茄图像进行识别试验的结果表明,对生长状态为相互分离的成熟番茄,正确识别率达到90%以上。不同分辨率的番茄图像处理实验结果表明,利用OpenCV函数库编制的程序比Matlab下的代码执行效率显著提高,而且能实时采集并同步处理双目图像,可为采摘机器人目标识别和软件开发提供参考。