基于入侵特征选择的网络异常数据检测模型

为了提高网络运动可靠性和安全性,针对传统的防火墙检测方法对网络异常数据检测准确性不高的问题,提出一种基于入侵特征选择的网络异常数据检测模型。对网络传输信道中的数据采用关联维求解方法进行特征挖掘提取,并对提取的关联维信息特征进行优选实现入侵信息识别和分类,结合模糊C均值聚类算法实现对网络异常数据的有效挖掘和检测。仿真结果表明,该检测模型能提高对网络异常数据和入侵信息的有效识别和检测能力。     

多源信息融合的光纤传感网络异常行为检测研究

为降低光纤传感网络异常行为检测偏差,提出了基于多源信息融合的光纤传感网络异常行为检测方法.首先分析光纤传感网络异常行为检测原理,并采集光纤传感网络异常行为的多源信息,然后采用神经网络对光纤传感网络异常行为的多源信息进行学习,拟合光纤传感网络异常行为变化特点,设计光纤传感网络异常行为检测的分类器,最后采用VC++编程实现...     

基于熵权聚类网络异常行为的检测方法研究

为了提高传统异常检测技术对尺度异常行为的检测能力,提出了一种基于统计量的聚类模型识别方法,将数据集中的每个数据与模型识别聚类中心的欧几里得距离进行比较,从而识别是否存在数据异常。不打破传统异常检测技术处理隔离机制,保证了规模异常行为的识别,解决了传统异常检测方法假设异常数据进行隔离的局限性。为了提高聚类精度,采用熵值法校正欧氏距离对数据属性进行加权,优化了最近邻聚类算法的相似性,并进行仿真。实验结果表明,统计方法和改进的聚类方法具有更高的聚类效率和自适应性。     

基于模糊匹配的蜂窝形光纤传感网络信息安全检测方法

针对现有蜂窝形光纤传感网络信息动态检测方法检测准确度较差,耗时较长的问题,本文提出了基于模糊匹配的蜂窝形光纤传感网络信息安全检测方法。构建蜂窝形光纤传感网络信息的异构存储结构模型,采用模糊分布式检测方法进行特征优化提取,提取高阶时频分布特征量,采用分块模糊匹配融合聚类方法进行分组特征检测和模糊信息聚类处理,结合网格区域化聚类分析方法实现信息的安全检测。实验结果表明,所提方法动态检测的优化效果在92%以上,准确率在92.2%以上,耗时最长不超过0.02 s,提高了检测准确度和检测效率。     

基于密码杂凑函数的光纤传感大数据异常监测系统

已有光纤传感大数据异常监测系统由于数据异常检测响应过慢,导致数据异常预警延迟时间过长,无法满足现今社会生产需求,因此提出了基于密码杂凑函数的光纤传感大数据异常监测方法.引入密码杂凑函数设计光纤传感大数据异常监测系统,其硬件单元包括光传感单元、系统控制单元与数据采集单元;软件模块包括光纤传感大数据采集模块、光纤传感大数据...     

基于灰色系统理论对GSM-R网络进行干扰评估的研究

GSM-R (global system mobile for railway)网络是高速列车的信息传输中枢,为了保证其处于良好状态,必须对该网络的干扰情况进行准确的评估.本文基于灰色系统理论对GSM-R网络的干扰进行综合评估,可以有效克服传统干扰评估方法的缺点.首先阐述了 GSM-R网络干扰评估的重要性和灰色系统理论基本原理;接着针对GSM-R网络的相关性能指标,通过灰色关联聚类算法进行分类优化,降低了评估难度;最后通过实例与对比证明了基于灰色系统理论对GSM-R网络进行干扰评估的有效性.     

传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法

提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.     

基于异常图谱特征和嵌入式ARM的光纤网络异常监测系统设计

为解决数据在传输和信道转发中,光纤网络易因节点同台扰动的影响而被攻击,导致网络异常,为提高光纤网络安全性,提出基于异常图谱特征和嵌入式ARM的光纤网络异常监测系统设计。该系统硬件由组件控制模块、数据调度模块、检测滤波模块和人机交互模块共同构成,通过对存储器调度的设计实现网络监测程度的加载和自适应数据的读取。基于异常图谱特征提取技术构建光纤网络异常数据传输模型,结合链路均衡配置方法进行光纤网络传输信道均衡设计,提取光纤网络传输数据的异常图谱特征,采用模糊特征聚类方法进行异常波束聚能处理,根据异常信息的输出指向差异性实现异常监测。实验表明,采用该系统进行光纤网络异常监测时误码率低至0. 031,对异常信息的检测准确性高达97. 6%。     

分布式光纤传感数据编码存储方法研究

现有分布式光纤传感数据存储方法由于节点分布较为广泛,节点故障致使数据丢失现象常有发生,无法适应现今分布式光纤传感技术的发展与应用,故提出分布式光纤传感数据编码存储方法研究.依据现今光纤传感数据存储需求,结合网络编码与云存储优点,搭建基于网络编码的数据云存储架构,以此为基础,选取纠删码形式对分布式光纤传感数据进行编码,以...     

基于聚类模型预测的无线传感网自适应采样技术研究

该文利用无线传感网(WSNs)的数据空间相关性,提出一种基于数据梯度的聚类机制,聚类内簇头节点维护簇成员节点的数据时间域自回归(AR)预测模型,在聚类内范围实施基于预测模型的采样频率自适应算法。通过自适应优化调整采样频率,在保证数据采样精度的前提下减少了冗余数据传输,提高无线传感网的能效水平。该文提出的时间域采样频率调整算法综合考虑了感知数据的时空联合相关性特点,仿真结果验证了该文算法的性能优势。