计算机网络入侵应急响应研究

随着计算机的普及,网络安全问题也越来越为大家所关注,计算机应急响应是应对网络突发事件的重要手段及补救措施。     

浅析数字图书馆环境下网络入侵检测

数字图书馆是未来网络中图书资源传递的主要形式,这种基于网络建立又随着网络技术发展的新型图书馆,已经受到了社会大众的广泛欢迎。但是随着网络技术的不断发展,各种网络入侵行为也逐渐增多。本文简要介绍一种数字图书馆自驱动安全管理平台模型,以期能够进一步提高当前数字图书馆网络入侵检测水平。     

城轨交通飞轮储能系统阈值自适应控制研究

飞轮储能系统(FESS)根据直流牵引网压的高低控制飞轮充放电,然而直流牵引网压的剧烈波动会严重影响FESS的响应特性。针对此问题,提出了一种基于阈值自适应调节的FESS控制策略。该策略通过采用两个简单的低通滤波器获得实时网压和动态阈值,从而实现充放电阈值的自适应调节,改善FESS的响应特性和储能效率。在青岛地铁某线路实现挂网运行,通过工程应用验证了所提策略的可行性和实用性。     

自适应神经网络—模糊推理融合检测系统

针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响，文中提出一种自适应神经网络一模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明，在干扰环境下新的融合检测系统要明显优于其它几种传统的融合检测方法。     

面向云计算环境的网络入侵安全检测技术研究

云计算环境下网络入侵方法具有多变性、隐蔽性、不可预期性等特点,导致网络入侵安全检测变得日益困难,传统入侵检测系统已经难以满足需求。为此,提出了一种面向基于云计算环境的网络入侵安全检测技术。将网络入侵检测任务通过云计算技术来自动分解为若干个子任务,再将这些子任务分别在云计算平台的不同节点予以建模,BP神经网络为建模工具,而其权值参数则是采用杂草优化算法来进行确定;最后再有机融合不同节点的网络入侵检测结果。采用KDD CUP 99数据集对其性能进行仿真试验,结果表明可有效缩短入侵检测的训练时间与测试时间,较好地达到了实时监测网络入侵行为的效果,应用价值较高。     

电力市场技术支持系统的入侵检测研究

电力市场在运营的过程中经常存在系统入侵的问题。基于人工免疫的入侵检测系统,提出针对电力市场技术系统的入侵检测模型,在对电力市场运行机制的结构与功能进行分析的基础上利用实验证明检测方案的可行性。     

探究计算机入侵系统检测与防御

正近年来,随着信息和网络技术的高速发展以及政治、经济或者军事利益的驱动,计算机和网络基础设施,甚至是各种官方机构的网站,已成为黑客攻击的热门目标。近年来对电子商务的热切需求,更加激化了这种入侵事件的增长。由于防火墙只防外不防内,并且容易被绕过,所以仅仅依靠防火墙的计算机系统已经不能对付日益猖獗的入侵行为,对付入侵行为的第二道防线——入侵检测系统就被启用了。     

入侵检测技术研究

本文围绕计算机信息安全这一重要方面,全面介绍了入侵检测各个方面,从而为公司计算机安全提供更加深入的保障,为公司信息化进程提供更好的安全系统。     

输电系统发电机励磁自适应控制的研究

本文在对被控对象的结构特征分析后指出，当串并联自适应状态调节器的基本原理应用于发电机励磁控制时，不能保证自适应律是渐近超稳定的。为此，本文导出了改进的自适应律，并设计了自适应发发电机励磁调节器，利用最优控制来设计参考模型，计算机仿真给出了计算结果和响应曲线，并与常规控制以及最优控制进行了比较。     

基于SMDP强化学习的电力信息网络入侵检测研究

介绍了电力信息网络总体防护体系结构及安全现状,阐述了在电力信息网中常用的防火墙、入侵检测系统(IDS)等防护手段,分析了当前入侵检测方法及难以确定正常与异常的阀值、误报率和漏报率高的不足。提出了基于半马尔可夫决策过程(SMDP)强化学习的IDS模型。论述了强化学习的理论、算法及衡量标准,马尔可夫决策过程,SMDP在电力信息网络中的应用。改进后的SMDP学习算法,使系统的误报率降低、检测率提高。     

电力信息网络入侵检测研究

分析了电力信息网络安全结构及存在的入侵问题,提出将数据挖掘算法应用于电力信息网络的入侵检测。在入侵检测中使用关联规则分析算法,挖掘网络数据流中特征之间的关联关系。提出了一种针对网络入侵检测规则生成方法的AR_Tree算法,该算法解决了传统关联规则算法存在的多次扫描和无效规则问题。实验证明,此算法在规则生成和对网络入侵检测方面应用效果比传统算法优越,可以有效检测电力信息网络中的入侵行为。     

容侵技术在电力系统数据网络安全中的应用

计算机网络的安全性已成为电力系统正常运行的关键。首先对电力系统数据网络的结构、应用以及安全现状进行了分析,接着介绍了在电力系统数据网络中常用的几种防护手段,并指出了防火墙和入侵检测技术的局限性,认为其主要强调了防护而没有相应的对策处理黑客攻入系统内部的措施。阐述了信息网络在被破坏后的生存性问题,在此基础上引出了容侵的概念,并进一步介绍了诸如容侵策略、方法等基本理论。最后,提出了一种使用冗余和多样性策略的容侵技术构建安全的服务器,以此加强数据网络的安全性确保系统的正常运行。     

基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络易遭受内部节点攻击的问题,本文提出了一种基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测方法。将传感器网络的攻防对抗映射到博弈过程中,建立恶意节点和簇头节点之间的攻防博弈模型,改进传统复制动态方程,使得簇头节点在演化博弈过程中考虑到其他节点的历史策略,预测恶意节点的攻击策略;同时将改进复制动态方程应用于入侵检测算法,提高算法响应时间。实验表明,与传统方法的复制动态方程相比,采用该算法使得演化博弈能够快速达到均衡,收敛速度相比传统方法提高了80%,保障了网络安全性的同时避免了传感器网络检测能量的消耗。     

基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明,所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。     

基于Agent和STAT的入侵检测系统在电力信息系统的研究

首先,分析了电力系统信息网络入侵检测的必要性,然后在状态转移分析STAT（State Transition Analysis Tool）入侵检测工具的基础上,引入了Agent技术,提出了一种基于Agent和STAT的入侵检测系统。该系统通过Agent技术实现了规则更新,并且利用STAT技术使该系统可以实时感知入侵状态和进行入侵分析。实验结果表明,基于Agent和STAT的入侵检测系统能够有效地提高检测率。针对电力系统的特点分析了该系统在其中的应用。     

基于系统辨识的汽包水位自适应控制

针对汽包锅炉给水过程的特点,采用了一种带在线辨识的自适应P ID控制器。利用递推最小二乘法循环调整P ID参数,并将该控制器应用于锅炉汽包水位三冲量控制系统。MATLAB仿真研究表明,与传统的P ID算法比较,该控制方案表现出了良好的动、静态性能,并能适应被控制对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

基于Snort和改进BM算法的入侵检测系统的研究与实现

网络入侵检测系统是近年来发展较快的一种网络安全技术。文中提出并实现了一种在基于Snort和改进的BM算法的入侵检测系统的实现方案。分析研究了该系统的架构,网络数据截获模块的设计方案。文中还针对传统的Boyer-Moore匹配算法的缺陷进行了讨论,并提出了改进意见。结论显示改进后的算法能够取得更高的匹配效率和更短的匹配时间。     

主机入侵检测技术研究与系统设计

主机入侵检测系统在保护主机方面起着非常重要的作用。文中介绍了主机入侵检测的功能、所用检测方法和系统构成，并对主机入侵检测系统技术特征和存在问题进行了讨论。最后提出了一种基于数据挖掘的主机入侵检测系统模型，对于模型中的加权关联规则和分类算法进行了详细的论述。此模型能够提高入侵检测的检测率，减少误报率。     

基于自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的空中目标意图分类

目标意图预测是现代防空技术的研究热点,准确、迅速预测空中目标作战意图,才能正确做出战斗决策,进行合理的火力分配.ANFIS作为一种新型的神经网络结构,把模糊逻辑方法和神经网络方法有机融合在一起,对于目标意图的分类有着良好的效果.基于MATLAB平台,使用ANFIS的学习方法,采用误差反向传播算法调节前提参数和结论参数,检测sugeno系统满足设计要求.通过ANFIS对已知意图的空中目标的数据分析,结合sugeno系统实现了对未知的的空中目标的意图分类.实验证明,该系统结合ANHS的优点,可以较好的完成对空中目标意图的分类.