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1.
深度检测DDoS攻击   总被引:1,自引:0,他引:1  
徐图  何大可 《计算机科学》2008,35(12):94-97
为了有效地防御DDoS攻击,需要在检测环节尽可能多地获取攻击信息,而现有的方法大多仅注重检测攻击的存在,很难同时给出攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.提出使用多分类的方式,将攻击分为24个不同的种类,并用快速分类器HSMC-SVM作为分类工具,来完成DDoS攻击的多种信息的获取.实验表明,这种方法可以快速完成训练和测试工作,并以较高的识别率识别出不同种类的攻击,为防御环节提供攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.在实际网络中,能满足准确性和实时性的要求,有较强的可行性.  相似文献   
2.
超球体多类支持向量机理论   总被引:3,自引:0,他引:3  
徐图  何大可 《控制理论与应用》2009,26(11):1293-1297
目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.  相似文献   
3.
HSMC-SVM的二次逼近快速训练算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
徐图  罗瑜  何大可 《电子与信息学报》2008,30(11):2746-2749
HSMC-SVM是一种直接型高速多类支持向量机,适合用于类别较多的分类场合,但由于SMO算法采用经验方法选择工作集,使得在用SMO算法训练HSMC-SVM时,收敛速度较慢.为提高HSMC-SVM的收敛速度,该文提出用基于二次逼近的可行方向法来训练HSMC-SVM,并使用了样本缩减策略.实验表明,这种方法可以有效提高HSMC-SVM的收敛速度,其收敛速度已经超过了基于libsvm的组合多类支持向量机,完全可以用于分类类别多、样本数量大的分类场合.  相似文献   
4.
为了利用SVM准确的检测DDoS,需要找到区分正常流和攻击流的特征向量,根据DDoS攻击的特点,提出了独立于流量的相对值特征向量。为了在指示攻击存在的同时,也指示攻击强度,多类支持向量机(MCSVM)被引入到DDoS检测中。实验表明,RLT特征与MCSVM相结合,可以有效检测到不同类型的DDoS攻击,并且能准确地指示攻击强度,优于目前已有的检测方法。使用RLT特征进行DDoS检测,比使用单一攻击特征进行识别的方法,包含更多的攻击信息,可以得到较高的检测精度。  相似文献   
5.
检测分布式拒绝服务攻击(DDoS)的关键是能够找到反映攻击流和正常流本质区别的特征,并使用简单高效的算法,在线识别这些特征,就可以实现在低虚警率和低漏警率下对DDoS进行在线检测。根据DDoS攻击包的特性,提出了单边连接密度(OWCD)的概念,在使用"距离测度"进行DDoS识别的原则指导下,提出了使用OWCD序列来识别DDoS的算法。实验表明,该检测方法克服了使用二分类方法来识别DDoS攻击的弊端,对识别不同强度的DDoS攻击,有很好的检测效果。  相似文献   
6.
检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击的困难性在于攻击数据包与正常数据包并无本质上的区别,为了正确识别DDoS,需要找到它与正常流的根本区别。使用虚假源IP地址的攻击包能够耗尽目标主机的网络带宽和系统资源,却无法与目标机建立完整的双向通信。因此,用于直观反映网络流异常的单边连接密度(OWCD)概念被提出并用于识别DDoS攻击,同时对OWCD的时间序列的进行了分析,揭示了OWCD序列的性质,为利用这个指标来进行DDoS检测提供依据。实验表明,OWCD能直观地区分正常流和攻击流,其序列为白噪声序列,能够作为DDoS检测的独立指标。OWCD序列不仅能够检测DDoS攻击,还能反映攻击强度。  相似文献   
7.
核电站厂坪高,循环冷却水量大,需要高扬程大流量的循环水泵,因此存在巨大的节能空间。根据现有核电站设备及管道参数拟合管路特性曲线,采用Flowmaster软件搭建了水力仿真模型,计算了变频及阀门调节时循环水泵的功率变化,充分利用虹吸作用和更换循环水管道管材,降低循环水泵扬程。研究结果表明,采取工况转换、虹吸利用、管材更换后,核电站节能效果显著。  相似文献   
8.
基于红外热成像技术的非接触、直观的特点,利用Fluke的Ti45型红外热成像仪对设备进行专业点检,获得日常生产中设备的关键部位的温度及温升情况,制定相应的点检标准,以提高对设备的在线检测、诊断的技术水平,确保设备的安全、高效经济运行。  相似文献   
9.
针对小范围P2P搜索环境,提出了全新的P2P搜索模型,并研究了该搜索模型的各重要组成部分:BFS算法、启发式搜索算法中2跳节点的信息、DBFS算法的思路,并着重阐述了DBFS搜索算法的主要策略及具体的设计实现。测试结果证明,采用分布式广度优先搜索算法的DBFS模型具有冗余的数据包少、能减轻网络的负载。提高P2P搜索的速度等优点。  相似文献   
10.
超球体单类支持向量机的SMO训练算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中.而超球体One class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习.但由于超球体One-class支持向量机没有一种快速训练算法,使其在应用中受到限制.SMO算法成功地训练了标准SVM,其训练思想也可用于超球体One-class支持向量机的训练.本文提出了超球体One-class支持向量机的SMO训练算法,并对其空间和时间复杂度进行了分析.实验表明,这种算法能迅速、有效地训练超球体One-class支持向量机.  相似文献   
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