基于Bloom Filter的云内容路由优化

随着国家三网融合战略的进一步推进,传统的“广播式”媒体内容分发模式已无法满足用户日益增长的双向“互动式”业务需求。利用云计算技术构建媒体云内容分发网络,实现媒体内容的弹性部署、高效分发来解决该问题,已成为下一代广电网络(NGB)的核心内容。在构建媒体云网络过程中,如何进一步改善用户的响应时延是必须考虑的因素。文中在此背景下,提出利用全局Bloom Filter优化媒体云网络中的内容路由。通过两种优化路由设计,使用户的平均响应时延得到有效下降。并采用排队网络对传统以及优化后的路由策略进行理论建模,使用OMNeT++网络仿真器对提出的路由策略进行仿真。其结论与仿真结果一致性良好。结果显示,优化后的路由策略,在不同的场景下,最多可节省65.2%的平均响应时延。     

一种距离加权Bloom Filter的网络路由机制

基于分布式哈希表（DHT）的P2P查找经常受到在底层网络中路由时无必要的路径长度增加的影响。另外．DHT在处理复制方面也有一定的缺陷。提出了距离加权Bloom Filter（dwBF），详细地阐述了在资源分散的覆盖网络中使用距离加权Bloom Filter网络路由算法。     

信源定位方案中基于Bloom Filter存储的概率日志记录方法研究

该文在信源定位方案中提出了一种基于Bloom filter存储的概率采样日志记录方法。该方法对经过路由器的所有数据实现概率采样,存储采用了高效的Bloom filter存储结构,使得采样信息能够在一定时间内存储在内存中便于查找。基于此方法该文提出信源定位服务器的概念,从而使得核心网络路由器除了路由转发功能之外,只需要完成对数据包的概率采样即可。文中还对相关参数的选择进行了理论分析,从理论上分析了信源定位服务的存储开销以及信源定位有效性,方案具有存储开销小、效率高的特点,从而为进一步的实际网络部署提供了理论依据。     

CCSDS空间遥控链路异常行为检测算法

空间通信网络的开放性使其面临巨大的安全威胁,在空间遥控链路中应用认证或加密等密码学算法以增强空间遥控数据传输的安全性成为该领域的主要研究方向。由于CCSDS空间遥控链路COP-1协议与所加入的认证机制对传输错误均具有敏感性,而恶意攻击或信道误码均能引起数据接收端的重传请求,使得数据发送端无法对链路中的协议异常行为进行检测。该文提出了一种新的重传请求机制,改进了现有的COP-1传输控制协议,并建立了空间遥控链路中恶意攻击者的攻击行为模型,基于假设检验的策略提出了CCSDS空间遥控链路异常行为检测算法。仿真实验结果表明,所提出的算法能够在各种信道状态下准确、无误地检测到链路中攻击者的存在。     

云环境下基于零信任的用户行为异常检测方法研究

针对现有用户行为提取仅对用户行为序列特征进行粗粒度的提取,缺乏考虑用户行为的时空状态从而导致系统对用户行为进行异常检测时出现大量漏检的现象。首先,根据云环境下零信任的思想,采用行为映射编码的方式将用户的时空状态信息和行为类型进行关联映射;然后,采用词嵌入的方式提取用户行为语义向量;最后,基于深度学习的方法对用户行为序列进行识别和分类,为安全管理运营平台提供技术支撑。该方法解决基于零信任架构下基于用户访问行为进行编码映射、语义特征提取、异常行为检测的关键问题,采用细粒度方式将用户行为类型、行为发生的时间和地理位置分析用户行为习惯,提升企业的网络安全性。     

语义增强引导特征重建的遮挡行人检测

行人被严重遮挡导致无法提取有效特征是行人检测中出现漏检的一个主要原因。为了解决该问题,提出一种语义增强引导特征重建的遮挡行人检测算法。首先,利用空间和通道之间的依赖性设计了语义特征增强模块,建立全局上下文信息用以增强遮挡行人特征。其次,为关注行人的可见区域,通过自适应特征重建模块生成语义分割图,自适应调整通道的有效权重,增强行人和背景的可判别性。最后,通过多层次级联语义特征增强和自适应特征重建两个模块得到多层次特征图,融合多特征用以最终的行人解析。实验结果表明,该方法在具有挑战性的行人检测基准CityPersons和Caltech上,对严重遮挡目标的漏检率分别实现了47.28%和44.04%,在遮挡行人的检测上相较于其他方法具有较好的鲁棒性。     

监控摄像机的色还原能力研究

监控摄像机拍摄的影像或多或少的都会存在一些色差,经过处理后,可以一定程度上还原其真实的颜色,从而为划定侦查方向提供依据,为诉讼提供证据。本文建议使用iSeetest软件检测监控摄像机的色还原能力,除提高摄像机的硬件设施外,通过灰度世界算法对拍摄出的影像进行色差校正,该技术根据色彩恒常性和色彩适应理论对每一个像素点进行补偿,使其显现正常的颜色。本文从拍摄ColorChecker标准色卡入手,成功检测出实验监控摄像机的色还原能力,然后对拍摄的图片进行处理,在灰度世界算法、灰度世界改进算法、暗通道优先算法中增加预处理环节,提升了色彩校正效果。     

一种基于XGBoost算法的用户投诉预测方法

用户的投诉行为既受到客观网络环境作用,又具有强烈的主观行为意识。通过收集投诉用户的主客观数据特征,引入机器学习算法预测潜在的投诉用户,提早介入进行网络优化和用户关怀,能够有效降低网络投诉的发生。本文介绍了一种基于XGBoost算法的投诉用户特征识别和预测方法,通过收集投诉用户数据特征,构建投诉特征指标集,利用XGBoost算法迭代处理实现潜在投诉用户预测。经大量数据验证,本算法可有效实现对网络潜在投诉预测,为网络优化提供了重要依据。     

空间凝聚系统显本色 带来亲切还原的CabasseJ ACAMC40

不久前,在上海Hi－Fi音响展上,大昌的展房见到了卡巴斯的全线产品,特别是从顶班的旗舰型号La Sphere相关的资料里,我知道了空间凝聚系统技术,特别是Cabasse坚持将所有单元放置在同轴的同一点上,产生球形脉冲的扩散形状。达到一致的讯源,获取还原录音细节的设计理念让我产生了很大的兴趣。一个月后,卡巴斯的JACAMc40扬声器来到了编辑部,接触这个技术的机会来了……     

基于空间语义模型的高分辨率遥感图像目标检测方法

该文提出一种基于空间语义模型的方法,用于高分辨率遥感图像复杂场景中典型地物目标的自动检测。该方法通过分割获取图像对象,引入主题模型统计对象的多维特征,提高了对象特性描述的精度。在此基础上,对图像中有意义的地物目标及它们之间的空间关系建模表达和定量计算,通过获取场景的语义解析树,辅助实现对复杂地物目标的准确提取和定位。在测试数据集上的实验结果表明,该文方法具有较高的智能化程度和较强的稳定性。     

基于计算机视觉的人体异常行为识别综述

人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。作为人体行为识别的一个重要分支,人体异常行为检测近年来也不断得到学界及工业界的重视。人体行为识别研究从早期的依赖人体形状特征发展到基于梯度设计的特征检测,再到当前随着神经网络的新发展,深度学习开始广泛应用于行为识别。同时由于红外波段具有适应弱光照环境、可全天候检测等优点,基于该波段的人体行为识别研究开始兴起,它也必将成为人体行为识别领域中一个新的研究热点。     

校园围栏场景下的异常行为检测系统

针对校园封闭管理下的学生翻越围栏、偷取外卖等现象,提出一种基于YOLOv5的校园围栏场景下行人异常行为检测系统。该系统首先对监控视频中提取的图像进行网络训练,模型训练完成后以此来检测视频中的翻越、攀爬栅栏围墙等异常行为。当检测到与围栏距离过近的人员存在疑似异常行为时,系统触发警报模块,警示学生保持与围栏间的距离。     

基于贝叶斯融合的时空流异常行为检测模型

针对直接利用卷积自编码网络未考虑视频时间信息的问题,该文提出基于贝叶斯融合的时空流异常行为检测模型。空间流模型采用卷积自编码网络对视频单帧进行重构,时间流模型采用卷积长短期记忆(LSTM)编码-解码网络对短期光流序列进行重构。接着,分别计算空间流模型和时间流模型下每帧的重构误差,设计自适应阈值对重构误差图进行二值化,并基于贝叶斯准则对空间流和时间流下的重构误差进行融合,得到融合重构误差图,并在此基础上进行异常行为判断。实验结果表明,该算法在UCSD和Avenue视频库上的检测效果优于现有异常检测算法。

     

一种基于运动分析的行人异常行为检测

提出了一种基于运动分析的行为检测方法,用于行人异常行为的检测.利用HSV色彩空间变换法抑制阴影,利用三帧法建立初始化背景模型.将所提取的连续三帧图像的背景像素进行填充融合以实现背景图像的重构,进而更新背景图像,最终完成背景图像的建立.将大津法(Otsu)和背景差分法进行融合以自适应检测前景目标,将目标区域的质心差值、矩...     

基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测

针对当前物联网节点易受攻击的问题,提出一种基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测方法.根据数据包完整性、数据包传输率和传输延迟等异常行为动态更新物联网节点信誉度,结合信誉阈值自适应调整巡视间隔.该方法能够实现低能耗、高效率的工业物联网安全防护,提升异常行为检测的自适应性.实验证明,该方法与传统LEACH-C机制相比...     

基于隐马尔可夫模型的用户行为异常检测新方法

提出一种基于隐马尔可夫模型的用户行为异常检测方法,主要用于以shell命令为审计数据的主机型入侵检测系统。与Lane T提出的检测方法相比,所提出的方法改进了对用户行为模式和行为轮廓的表示方式,在HMM的训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,并基于状态序列出现概率对被监测用户的行为进行判决。实验表明,此方法具有很高的检测准确度和较强的可操作性。     

适用于网页服务器的应用型入侵检测系统

网页服务器用来传递或处理各种信息,网络攻击手法日新月异,造成诸多攻击手法可以很容易地被实现,多数的入侵检测系统以入侵特征规则作为检测基础,仅能对已知的弱点做有效的检测;提出一个适用于网页服务器的应用型入侵检测模块,将检测模块直接嵌入于网页服务器中,以“异常行为检测”和“错误行为检测”的办法,确认攻击类型,有效地预防新型攻击行为与检测已知攻击事件,对提高系统的安全性有重要作用。     

面向公共安全图像监控的人群行为分析

从城市公共安全人群监控和分析的应用需求出发,首先分析上海图像监控系统建设和应用现状,然后归纳总结当前国内外在人群行为分析领域的研究框架和思路,进而分别从群体建模、群体状态分析和群体行为三方面展开讨论,分析给出各种方法的优缺点和适用性,最后总结群体行为分析的应用前景.     

基于解耦空间异常检测的人脸活体检测算法

现有基于异常检测的方法大多仅利用活体样本进行单类建模,这样的特征用于活体检测的泛化能力强但准确率不高。而且,活体人脸特征单类建模并没有考虑活体人脸样本的多样性。活体人脸样本的不同身份、环境、采集设备等因素都会导致活体人脸的特征表达不紧凑,这样使得假体样本特征容易混入其中。为了解决以上两个问题,本文提出了一种基于解耦空间异常检测的人脸活体检测算法。本文设计了单中心对比损失,使得活体人脸特征在不限制假体人脸特征分布的情况下表达地更加紧凑。本文还对活体人脸进行了特征解耦,将其特征分为两个子空间：活体检测特征空间、活体无关特征空间。活体检测特征空间不受其他无关因素的影响,结合单中心对比损失来提高模型的泛化能力。库内实验和跨库实验共在5个数据集上与最新的方法进行了比较,在OULU-NPU数据集中,协议1相比于性能第2的模型错误率下降超过一半,最具挑战的协议4取得了仅3.3%的错误率;在SiW数据集的三个协议中也取得更低的错误检测率;在跨库实验中本文算法也表现出不错的泛化能力,尤其是在从重放攻击和打印攻击跨到3D面具攻击的跨攻击类型的测试中相比于性能第2的模型错误率下降5.41%。本文提出的人脸活...     

一种卫星频谱监测系统的设计与实现

本文研究了建设卫星频谱监测系统的必要性,给出了卫星频谱监测系统的设计目标和解决方案,介绍了频谱监测管理中心和频谱监测设备的设计方案以及频谱监测关键算法,分析了系统功能、主要指标及应用前景.