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1.
无线局域网中RADIUS协议原理与实现   总被引:14,自引:6,他引:8  
RADIUS协议是一个被广泛应用于网络认证、授权和计费的协议。本文在介绍了RADIUS协议原理的基础上,对RADIUS协议的实现做了分析与设计。  相似文献
2.
神经网络的规划学习算法   总被引:11,自引:1,他引:10  
张铃  张钹 《计算机学报》1994,17(9):669-675
本文利用二次规划方法,讨论对神经网络训练样本的吸引半径的优化问题,并借用二交规划中的RPA算法求该优化解,得到一种新的神经网络基于规划的学习算法,其次,将规划学习算法与现有的几种常见算法进行比较,指出该算法的特点。  相似文献
3.
802.1x标准和Radius协议的扩展应用研究   总被引:11,自引:1,他引:10  
蒋海锋  苗放 《计算机应用》2003,23(11):88-90
首先介绍了802.1x标准和RADIUS协议的基本概念和原理,并对802.1x标准和RADIUS协议在宽带网络和无线网络中的应用做了分析,结合实际应用的需求,指出了802.1x标准和RADIUS协议在实际应用中的不足与缺陷,分析其难以推广的原因,提出了实现扩展应用的设计方案和具体实现方法,以符合宽带环境下认证和计费的实际应用需求。  相似文献
4.
RADIUS协议安全性分析   总被引:6,自引:1,他引:5  
张海峰  姜建国 《计算机工程》2003,29(7):122-123,183
RADIUS是一个在网络环境下被广泛使用的认证、授权、记账(AAA)协议。然而,RADIUS协议本身设计的缺陷以及对它的扭腊实现都使得它易于受到攻击。文章对RADIUS协议的安全隐患进行了分析,并提出了解决这些问题的方法。  相似文献
5.
k-LDCHD--高维空间k邻域局部密度聚类算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
聚类是数据挖掘领域的一项重要课题,高维空间聚类以数据分布稀疏、噪声数据多、“差距趋零现象”而成为难点.在分析现有聚类算法不足的基础上,引入k邻域点集、k邻域半径等概念,提出一种高维空间单参数k邻域局部密度聚类算法k—PCLDHD;为了提高算法的效率,进一步定义了参考距离等概念,并采用“双参考数据点”对数据集中的数据对象进行预处理,以减少扫描数据集的开销。提出k—PCLDHD的优化算法k—LDCHD.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决高维空间聚类问题,算法是有效可行的.  相似文献
6.
DIAMETER协议和RADIUS协议的比较   总被引:5,自引:0,他引:5  
蔡磊  陈越  王娜 《微计算机信息》2006,22(15):244-246
本文对两个重要的AAA协议RADIUS和DIAMETER进行了分析和比对。分析比较了DIAMETER较RADIUS在认证授权能力、可靠性、兼容性及可扩展性方面的优势,也指出了DIAMETER协议管理的复杂性及对拒绝服务攻击的脆弱性等一些尚待解决的问题。  相似文献
7.
大型拨号认证计费服务器的设计与实现   总被引:5,自引:0,他引:5  
大型拨号认证计费服务器必须能够同时认证大量上网拨号用户,以及保存用户上网信息以计费。系统要具备良好的扩展性以应对用户规模的增长。给出了一个大型拨号认证计费服务器的设计与实现,设计了一种分布式服务器结构以完成大量认证计费处理工作。系统设计了一种多线程服务器模型以提高系统响应速度,并给出了如何利用RADIUS协议对拨号上网进行认证和计费。本系统采用标准C 实现,通用于各种接入服务器设备,易于扩展系统规模。  相似文献
8.
改进无线局域网的安全   总被引:5,自引:0,他引:5  
现有的无线局域网(WLAN)基础设施都是支持IEEE 802.11^[1]或802.11^[2]标准的,但这些标准中所定义的加密和认证协议——WEP(Wired Equivalent Privacy)协议存在着很多的安全漏洞,因此,论文在总结了WEP协议的各种安全漏洞之后,提出了两种弥补漏洞、提高WLAN安全性的方案:一种是在对现有WLAN基础设施改动很小的条件下,提出的临时改进方案,另一种是为了架设新的WLAN基础设施而提出的安全方案。  相似文献
9.
基于LinuX内核模式的PPPoE应用研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
梁根  秦勇 《微计算机信息》2006,(12):185-187
介绍了PPPoE协议的运行机制和结构,讨论基于Linux内核模式的PPPoE接入,并对其在校园网的应用进行分析。  相似文献
10.
用于模式识别的极半径不变矩   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了用于目标物识别和分类的极半径不变矩,对目标物进行分割后,先求出目标物的形心,进而求出极半径矩、归一化矩和归一化的中心矩,在此基础上,给出了5个具有平移、旋转和尺度变换不变性的特征量用于物体形状的识别,文中给出了这些不变矩的特性,并给出了极半径不变矩和边界序列矩以及Hu提出的不变矩的实验比较结果,该文提出的极半径不变矩,既可用于区域目标的识别,也可用于边界形状的识别。  相似文献
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