多组件协作式网络安全入侵检测系统设计

为了提高网络安全性能,提出基于多组件协作式检测的网络入侵安全检测系统设计方法。构建网络入侵的信号模型,对信号采用自适应匹配滤波器进行入侵特征检测,采用多组件协作级联滤波方法进行入侵信息过滤,实现入侵检测算法设计,在Matlab 7仿真软件中进行入侵检测系统的软件开发设计。采用硬件抽象组件、综合硬件组件和高层软件组件混合开发方法,实现多组件协作检测。测试结果表明,采用该方法进行网络安全入侵检测,具有较高的准确检测概率,提高了网络安全防护能力。     

自适应滤波在地震次声波信号中的应用研究

针对地震次声波信号次声波干扰严重,有价值的次声波信号埋没在复杂的噪音背景之中而难以分析的情况,采用将自适应滤波应用于次声波信号的处理,并将传统方法进行简单的改进。通过实际地震数据的去噪处理,将自适应滤波处理的信号与原信号进行对比的试验,得出自适应滤波完全可以完美的应用于地震次声波数据处理的结论,并使地震监测系统更加完美。     

分布式网络入侵检测系统浅析

入侵检测技术是网络信息安全保护措施的一种技术,对各种入侵攻击具有防范作用。但当遭遇到分布式入侵攻击时,单机方式的入侵检测就难以应对了。因此,本文浅析了基于分布式的网络入侵检测技术。利用分布式的端口获取数据,基于规则匹配过滤数据,集中分析和处理数据,在此基础之上构造了一个网络化、分布式数据采集、集中式数据管理的入侵检测系统基本实验模型。     

非线性Volterra系统的总体全解耦自适应滤波

研究输入、输出观测数据均受噪声干扰时的非线性Volterra系统的全解耦自适应滤波问题.基于总体最小二乘技术和Volterra滤波器的伪线性组合结构,运用约束优化问题的分析方法研究Volterra滤波过程,从而建立了一种总体全解耦自适应滤波算法.并建立了分析该算法收敛性能的参数反馈调整模型,分析表明,该算法可使各阶Volterra核稳定地收敛到真值.仿真实验的结果表明,当输入、输出观测数据均受噪声干扰时,总体全解耦自适应滤波算法的鲁棒抗噪性能和滤波精度均优于全解耦LMS自适应滤波算法.     

机载航电系统中多源信息模糊自适应融合技术

为了保障导航的精度与可靠性,目前常采用多源信息融合导航。针对ADS/IRS/GPS组合导航系统,采用基于自适应信息分配的联邦滤波结构处理信息融合问题,并把模糊推理技术融入到ADS/IRS卡尔曼滤波器中,对IRS/GPS子滤波器采用紧组合模式,上述结构算法能对多源导航信息进行最优融合与处理。建立了ADS/IRS模糊自适应卡尔曼滤波模型以及IRS/GPS紧组合滤波模型,设计了自适应信息分配的联邦滤波算法,并进行了仿真,仿真结果验证了设计算法的有效性。     

复杂生物传感网络的节点优化定位模型仿真

根据复杂生物传感器网络节点的定位和数据监测的需要,构建生物传感网络的模型,设计了基于强跟踪滤波的集中式扩维量化融合算法.该算法采用预加重方法补偿节点之间的系统功率衰减,通过动态跟踪信号功率的变化,得到传感器融合中心最终的节点定位状态信息矩阵;通过强跟踪滤波,提高抗干扰能力,实现传感网络节点定位模型改进.结果表明,采用该算法进行复杂生物传感网络节点定位,能有效提高节点定位的准确性,定位误差较小,定位时间较快,稳健性和抗干扰性较好.     

网络噪声干扰下的入侵信号提纯技术研究

传统方法采用FIR滤波算法进行网络入侵信号的滤波提纯,但是当入侵信号在大混响背景干扰下时,无法有效实现信号滤波提纯。文章提出基于小波尺度特征分析的网络入侵信号提纯算法,首先构建网络入侵信号的背景干扰模型,并进行信号滤波,然后采用鱼群信息链特征优选准则实现入侵信号的检测。仿真结果表明,该算法能有效提高网络入侵信号在低信噪比下的检测性能,信号的提纯纯度较高,滤波效果较好,能有效抵御网络攻击。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

设计一个基于教据挖掘技术的入侵检测系统模型.该模型针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢.自适应能力差的缺点.引入数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式.介绍其核心模块工作流程.实验结果表明该模型不仅能有效提高系统的检测速度,降低误报率,同时还能有效检测新的入侵行为.     

基于自适应直觉模糊推理的入侵检测系统设计与实现

通过对入侵检测技术和自适应神经-直觉模糊推理系统的研究,设计并实现了基于自适应直觉模糊推理的入侵检测系统.首先,详细阐述了系统的总体框架设计及各模块的设计.其次,选用KDDCUP 99数据集作为入侵检测数据集,对设计的入侵检测系统进行实现,并详细叙述了具体的检测步骤.最后,通过获得的检测结果验证了系统的可行性.     

基于滤波器组的MCAF噪声对消语音增强

在自适应噪声对消语音增强系统中,为了更好地加快自适应收敛速度,又不增加系统的计算复杂度,同时达到较好的增强效果,提出基于滤波器组的多通道自适应滤波(MCAF)语音增强;给出分析滤波器组与综合滤波器组的原型滤波器设计的具体方法.自适应滤波部分采用经典的LMS算法,同时结合多通道自适应滤波(MCAF),实现对含噪语音的处理,以达到增强效果.实验结果表明,相对于传统的子带LMS算法,基于滤波器组的多通道自适应滤波具有更好的性能,且加快了计算速度.