基于大数据技术的片上网络静态漏洞检测系统研究

为减轻静态漏洞体对计算机片上网络造成的序列化运行危害,设计一种基于大数据技术的片上网络静态漏洞检测系统。利用Hadoop检测框架,定向规划片上网络漏洞处理模块、静态漏洞评估模块的物理运行位置,实现新型检测系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,采集漏洞信息的入侵行为,并以此为标准编写大数据检测函数,在相关组织设备的促进下,构建片上网络的静态漏洞行为链,实现新型检测系统的软件运行环境搭建。结合基础硬件条件,完成基于大数据技术的片上网络静态漏洞检测系统研究。对比实验结果显示,与hook系统相比,应用新型漏洞检测系统后,计算机片上网络的平均容错率达到90%,单位时间内出现的漏洞总量不超过3.0×109TB,序列化运行危害得到有效缓解。     

物联网分布式拒绝服务攻击分段检测系统设计

为屏蔽数据信息的恶意攻击行为,确保物联网分布式环境的连接稳定性,设计物联网分布式拒绝服务攻击分段检测系统。以Hadoop架构为基础,按需连接数据包捕获模块与攻击行为检测模块,实现分段检测系统的硬件执行环境搭建。根据物联网集群定义条件,制定分布式执行指令,联合已知数据信息参量,建立拒绝服务应用机制,实现检测系统的软件执行环境搭建。结合相关硬件设备结构,完成物联网分布式拒绝服务攻击分段检测系统设计。实验结果表明,在分段检测系统作用下,数据信息恶意攻击行为强度数值始终被控制在45以下,在保障物联网分布式环境连接稳定性方面,具有较高的可行性。     

基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统设计

为提升信号识别电路的电量采集精度,实现理想状态下的电力误差校准,设计基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统。以CNN神经网络作为模数转换电路的物理依赖环境,通过合理选取动态识别元件的方式,实现误差源识别系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,将模拟电流转化成数字信号,再将其完整存储于系统数据库中,利用既定数学运算公式对已存储的数字信号进行识别精度提纯处理,实现误差源识别系统的软件运行环境搭建,联合相关硬件执行设备,完成基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统设计。实际应用结果表明,在加压环境下,新型误差源识别系统的电量采集精度达到90%,单位时间内的信号识别量超过7.5×109TB,理想状态下信号识别电路的电力误差校准能力得到有效保障。     

一种隐私保护的安全DTN发布订阅协议

容迟网络是一种新型无线网络技术，近年来与命名数据网络有着融合发展的趋势。这里以发布／订阅多播协议为原型，构造了容迟网络环境下的命名数据网络环境，探讨了该环境下的安全和隐私问题。并进一步提出了基于群签名的数据包隐私保护验证方案，以及基于哈希链的防篡改TTL网络拥塞控制方案，来抵抗泛洪攻击等恶意行为。仿真实验表明基于TTL的网络拥塞控制安全方案可以有效地控制网络中的泛洪攻击等恶意行为，而哈希链方案可以有效防止用篡改TTL的方式来变相阻塞网络。     

基于随机检测算法的网络拥塞控制系统设计

为解决由传输数据堆积而引发的网络拥塞问题,达到缩减网络滞后延迟的目的,设计一种基于随机检测算法的新型网络拥塞控制系统。利用LAIDS/LIDS主机随机检测架构,对拥塞控制器、网络数据过滤器进行调节,完成新型系统的硬件运行环境搭建。通过传输数据拥塞定义的方式对网络中可能出现的拥塞情况进行分类处理,再根据具体判断结果选择合适的网络拥塞控制方式,实现新型系统的软件运行环境搭建。结合软、硬件结构,完成基于随机检测算法的网络拥塞控制系统设计。对比实验结果表明,与现有控制系统相比,应用新型控制系统后单位时间内传输数据堆积量的最大值不超过5.5×10~(13)TB,网络滞后延迟平均值始终低于60 ms,网络拥塞现象得到有效缓解。     

失稳网络非均衡断网故障排除系统设计

为解决由负载分配不均造成的断网故障问题,设计新型失稳网络的非均衡断网故障排除系统。在非均衡网络负载框架中,重新分配失稳网络故障探查模块、排除编译器两个单元结构所占比重,实现新型故障排除系统的硬件运行环境搭建。在故障排除服务器的支持下,规范断网故障数据表、非均衡失稳网络锁协议的联结形式,实现新型故障排除系统的软件运行环境搭建,结合软、硬件运行结构,完成失稳网络非均衡断网故障排除系统设计。对比实验结果显示,与现有故障排除系统相比,在非均衡网络失衡状态比为0.33和0.47的条件下,应用新型失稳网络非均衡断网故障排除系统,能使负载分配均衡率达到90%,有效解决由负载分配不均带来的断网故障现象。     

基于OpenCV和Tesseract的快递地址信息识别研究

本文设计了一种基于Open CV和Tesseract-OCR的快递地址信息识别系统,包括硬件采集系统和软件处理系统。软件处理系统包括预处理模块和字符识别模块。利用Open CV搭建图像预处理模块,实现快递单图像的颜色识别、灰度化处理、阈值化处理、形态学处理等功能。利用Tesseract-OCR搭建字符识别模块,对预处理后图像实现快递地址信息的识别。对简单快递地址信息和复杂快递地址信息进行了识别实验。实验结果表明,所提方法可实现准确的快递地址信息识别,可应用于快递分类,提高快递分拣效率。     

基于QPSO-LSSVM的网络通信负载状态识别系统设计

基于PSO-LSSVM识别网络通信负载状态识别时,粒子群算法(PSO)容易陷入局部最优解,文中采用全局搜索性能优的量子粒子群算法(QPSO)与最小二乘支持向量机模型(LSSVM)结合设计网络通信负载状态识别系统。该系统硬件主要包括WinPcap数据采集模块、SPI通信接口电路、负载识别模块,WinPcap数据采集模块捕获、转换网络通信负载状态原始数据包存储在电子标签中,SPI通信接口电路负责P89LPC932与MF RC522的数据传输,负载识别模块的MF RC522读取电子标签中的网络状态数据,基于QPSO-LSSVM识别网络通信的负载状态;软件部分采用QPSO优化LSSVM,将最优粒子作为LSSVM的参数,构建最优LSSVM识别网络通信负载状态。仿真结果显示:该系统识别网络通信负载状态稳定性强、效率高,为监测网络通信负载状态提供一种可靠方式。     

云时代下的大数据安全技术

认为云计算结合大数据,是时代发展的必然趋势。提出了保障大数据安全的方法和技术,方法包括:构建云环境下的大数据信息安全体系,建立并研究基于Hadoop的大数据安全架构等;技术包括:基于大数据的威胁发现技术、大数据真实性分析技术、基于大数据的认证技术、基于大数据的安全规则挖掘技术,以及防范高级持续性威胁(APT)攻击的技术。认为大数据带来许多新的安全问题和挑战,但它本身也是解决问题的重要手段,需要进一步地研究。     

基于Hadoop的高校大数据计算平台构建研究

为了有效帮助学校实现对校内数据的集中管理和高效运用,可以通过利用Hadoop技术搭建起相应的大数据计算平台。文章将在此背景下,通过简单介绍Hadoop的构造模块以及具体组件,尝试对基于Hadoop的高校大数据计算平台构建进行简要分析研究。