基于改进凝聚层次聚类的协议分类算法

在比特流未知协议识别过程中,针对如何将得到的多协议数据帧分为单协议数据帧这一问题,提出了一种改进的凝聚型层次聚类算法。该算法以传统的凝聚型层次聚类算法思想为基础,结合比特流数据帧的特征,定义了数据帧之间及类簇之间的相似度,采用边聚类边提取符合要求类簇的方式,能快速有效地对数据帧进行聚类;并且该算法能自动地确定聚类的个数,所得的类簇含有相似度评价指标。利用林肯实验室公布的数据集进行测试,说明该算法能以较高的正确率对协议数据帧进行聚类。     

基于NetFlow的应用协议半监督识别算法

传统协议识别算法无法适应当前多变复杂的网络环境,尤其在当今复杂网络环境中P2P应用中广泛的动态端口应用.因此针对传统端口识别方法的局限性,提出了一种基于NetFlow的应用协议半监督识别算法.采用NetFlow报文数据为基础,通过对NetFlow属性维进行子空间聚类,生成每种协议类型的关键维组,采用半监督算法,根据每种协议的关键维特征识别NetFlow数据.实验结果表明,文中提出的基于NetFlow的应用协议半监督识别算法在测量准确度上优于传统识别算法,有效地解决了当前复杂网络中的协议识别问题.     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

基于半监督子空间聚类的协议识别方法

针对现有的基于统计特征的协议识别方法选择识别特征时未考虑不同协议个体之间的差异的问题,结合半监督学习和模糊子空间聚类（FSC）方法,提出了一种半监督子空间聚类协议识别方法（SSPIA）。首先,将有标签的样本流转化为成对约束信息,从而获取先验约束条件;其次,在此基础上提出半监督模糊子空间聚类（SFSC）算法,该算法利用约束条件指导子空间聚类过程;然后,建立类簇和协议类型的映射,以获取协议各个特征的权重系数,进而构建个体化的密码协议特征库用于后续协议识别;最后,针对5个典型的密码协议进行聚类效果和识别效果实验。实验结果表明,针对基于统计特征的协议识别问题,与传统K-means方法和FSC方法相比,所提SSPIA的聚类效果更好,且SSPIA构建的协议识别分类器更为精确,协议识别率更高,误识别率更低。所提SSPIA提高了基于统计特征的识别效果。     

基于谱分析的无监督特征选择算法

为提高无监督状态下特征选择的准确度,基于图谱理论证明了标准化Laplacian矩阵前K个最小特征值分布表现了簇结构的可识别性,使用谱分析方法指导无监督特征选择,提出了特征重要度排序算法。对大容量数据集特征选择,应用Nystrm方法降低时间复杂度。实验结果表明,使用该算法与使用主流无监督特征选择方法及全部特征相比能得到更高的聚类性能评分。     

零知识下的比特流未知协议分类模型

针对在零知识下识别比特流未知协议这一问题,提出了一种协议分类模型。该模型首先利用二进制流的固有特性来计算协议种类个数近似值K和初始聚类中心,然后使用改进的K-Means聚类算法指定K及初始聚类中心以进行聚类,最后使用基于信息熵的混杂度评价方法对聚类结果进行评价,可将评价结果较好的类簇作为一种协议类型进行标记,用于其他分析。使用林肯实验室发布的实验数据进行测试,结果表明该模型能以较高的准确率对未知协议进行分类,基于信息熵的类簇评价方法也具有一定实用性。     

一种基于特征聚类的特征选择方法

特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在 UCI 数据集上的实验结果表明,FSFC 方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。     

基于MV-PearlNet的珍珠细粒度分类方法

提出多视图卷积神经网络模型MV-PearlNet,替代人工进行细粒度珍珠分类.该模型采用并行化处理方式,针对珍珠的多个视角图片提取特征,可提升珍珠图片的特征提取效果,并且采用中间层特征融合作为珍珠的特征表达.在训练集数据量有限的情况下,通过MV-PearlNet结合K-means方法,将无监督聚类算法应用到提取得到的特征中,并利用相似度计算完成自动类标学习,这些操作起到了扩充数据集的作用,有助于改善深度分类模型因为训练集不足导致的欠拟合问题,可提高模型的分类准确率.实验结果表明,相比于主流卷积神经网络模型,MV-PearlNet对珍珠细粒度图片的分类准确率有明显的提高.     

基于人工免疫系统的单类分类算法研究

为了增加检测器的覆盖率,提高算法性能,对V-detector检测器生成算法进行改进,提出了一种不限定检测器中心点位置的检测器生成算法。在检测器生成时,使大部分检测器中心点仍然在问题域内,覆盖问题域内的非我区域,少量检测器中心点位于问题域之外,覆盖问题域边缘。改进后的检测器生成算法中,检测器中心点分量服从正态分布,检测器覆盖问题域边缘的能力增强,检测器覆盖率更高。在基准数据集上的实验结果表明,改进后算法的性能有显著提高。     

基于K-均值聚类的无监督的特征选择方法

模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K-均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。     

基于关键词重提取的密文文本相似性度量方法研究

针对密文的相似性度量问题,提出了一种新的密文文本相似性度量方法。该方法通过定义关键词的有效作用域、相对作用域、分散域的概念,有效克服了现有的关键词权重量化方法不能对篇幅不同、结构不同的文档进行相对公平的关键词权重量化的不足,同时显著减少了文本度量时所依赖的关键词数量。进一步对文档的关键词进行重提取,并建立文档的关键词密文索引条目,通过密文的索引条目来度量密文的相似性。将该方法在真实文档上进行实验,并同其它算法进行比较,结果表明所提出的方法在准确率和召回率两方面优于其它参与比较的算法,并能在准确率和召回率之间取得比较好的平衡。     

基于计算机网络技术的高校图书馆电子资源建设研究

计算机网络技术的发展特别是远程访问技术的突破,使得大量的网络电子资源得到开发利用,促进经济发展和社会进步,国内高校图书馆在电子资源建设方面已有相当规模。从大学图书馆电子资源发展的现状、存在的问题及未来发展方向进行探讨和研究。     

网络工程专业与计算机专业差异化教学研究

从专业能力需求入手,对计算机专业和网络工程专业在能力构成、课程体系等方面的差异进行对比分析,并针对网络工程专业给出需要与计算机专业进行差异化教学的核心课程内容和方法。     

基于CDIO理念的计算机科学与技术专业项目设计探讨

目前,基于CDIO理念的人才培养模式得到了越来越多高校的认可,基于CDIO理念的本质是“做中学”。基于CDIO理念的项目化教学是实现应用型人才培养目标的重要途径。以计算机科学与技术专业人才培养为例．对基于CDIO理念的人才培养模式中项目设计进行探讨。     

基于代理签名的SAML单点登录协议

针对安全断言标记语言单点登录过程中存在的用户安全风险扩散问题,提出一种以用户为中心基于代理签名的单点登录协议。在建立安全会话时加入访问控制机制,以限定用户单点登录访问服务的时间和范围。对协议的安全性进行分析,结果表明,该协议能抵抗身份票据和访问令牌的重放攻击。     

校企合作模式下工学专业人才培养面临的问题与教学实践

校企合作已经成为工学专业人才培养的常见模式。通过把企业的人员和项目引入学校提升工学专业的教学水平和就业水平是学校方面的良好愿望。但在具体操作中却面临一些问题：实践教学质量难以保证、学生成绩评定模式单一、各种竞赛资源没有很好地利用等方面的问题。以计算机专业实验室建设为切入点,以学校的教学实践为基础。针对校企合作人才培养面临的问题提出解决思路,并为今后提高相关专业的教学水平提出建议。     

基于心跳技术的3阶段提交协议

在数据库技术的发展过程中,事务机制一直是个热点和关键技术,在分布式数据库尤其如此。该文概述了分布式数据库中事务提交的主要算法,并提出了基于“心跳技术”的另一种三阶段提交协议。采用该技术使得对于大多数站点来说,事务的提交机制更为简单灵活有效。     

计算机科学与技术专业应用型本科师资队伍建设探析

近年来学生就业形势严峻,地方应用型高校有必要进行应用型计算机人才培养模式改革,其中师资队伍建设是关键。在分析目前计算机科学与技术专业应用型本科师资队伍建设中存在的问题的基础上,着重从3方面提出提高教师实践能力、加强师资队伍建设的具体措施,并取得一定成效。     

锐意改革打造具有地方特色的计算机专业

在创建品牌特色专业工作中,立足本学科历史发展的基础,利用本学科学位点及科研方向的优势,结合新疆少数民族地区人才需求,确定以培养少数民族文字信息处理技术人才为特色的建设方案。探索创建品牌特色专业的人才培养方案与措施,着力培养为新疆经济建设、社会发展需要的特色人才,打造具有地方特色的品牌专业。     

An instrumentation system to measure user performance in interactive systems

Many software tools are interactive in nature and require a close match between the user's knowledge of how a task is to be performed and the capabilities the tool provides. This paper describes the current status of an instrumentation and analysis package to measure user performance in an interactive system. A prototype measurement system is considered to evaluate a screen editor and to develop models of user behavior.