无尺度网络上Witty蠕虫的传播与仿真

首先分析了Witty蠕虫的特点和传播行为，然后用无尺度网络和随机网络进行了仿真。结果表明，Witty在无尺度网络上的传播和实际观察到的数据非常相似，无尺度网络上蠕虫传播的阈值非常小，接近于零。最后给出了蠕虫研究的难点与下一步的工作。     

基于云安全环境的蠕虫传播模型

云安全体系的出现标志着病毒检测和防御的重心从用户端向网络和后台服务器群转变,针对云安全体系环境,基于经典SIR模型提出了一种新的病毒传播模型(SIR_C)。SIR_C在考虑传统防御措施以及蠕虫造成的网络拥塞流量对自身传播遏制作用的基础上,重点分析了网络中云安全的部署程度和信息收集能力对蠕虫传播模型的影响。实验证明SIR_C模型是蠕虫传播研究在云安全环境下有意义的尝试。     

基于CDC的良性蠕虫的离散传播模型

根据建立CDC的思想，分析了基于CDC的良性蠕虫的特征。更进一步，分别在有时间延迟条件下以及没有时间延迟条件下对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的传播过程进行了建模分析。最后，通过仿真实验对于模型进行了验证，总结了影响基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫传播的2个主要因素。     

蠕虫传播模型中关键因素的研究

本文对目前蠕虫传播模型建立中的不足进行了分析,在此基础上提出了在传播模型中参数设置的两个原则,并提取了影响蠕虫传播的关键因素,通过对每个因素的合理性和获取方法进行的分析,证明该方式从一定程度上提高了传统数学模型描述的可操作性和实用性,并为建立通用的蠕虫传播模型提供了基础元素。     

基于随机进程代数的P2P网络蠕虫对抗传播特性分析

 研究P2P网络中良性蠕虫和恶意蠕虫在对抗传播过程中的特性,可为制定合理的蠕虫对抗策略提供科学依据.提出一种基于随机进程代数的P2P网络蠕虫对抗传播的建模与分析方法.首先,分析了传播过程中蠕虫之间的对抗交互行为以及网络节点的状态转换过程;然后,利用PEPA语法建立了恶意蠕虫初始传播阶段与蠕虫对抗阶段的随机进程代数模型;最后,采用随机进程代数的流近似方法,推导得到能够描述蠕虫传播特性的微分方程组,通过求解该方程组,分析得到P2P蠕虫的对抗传播特性.试验结果表明,良性蠕虫可以有效遏制P2P网络中的恶意蠕虫传播,但需要根据当前的网络条件制定科学的传播策略,以减少良性蠕虫自身的传播对网络性能的影响.     

小世界理论在蠕虫传播机制中的应用研究

首先介绍了小世界理论的概念及其在互联网商业领域中的应用成果。接着分析了小世界理论在蠕虫研制中的应用问题，将实际生活中互相联系的某些潜在攻击目标之间，通过小世界效应产生聚合，最终产生一个可信任的目标网络。利用文章所述的目标网络构建和分析方法，可以清晰地描绘出蠕虫内部传播的网络结构。     

基于纯P2P原理的蠕虫传播模型的研究

提出一种潜在的蠕虫传播方式--基于纯P2P原理的蠕虫传播方式,利用分片传输机制达到自主、快速的传播能力.根据纯P2P传播方式的特点,提出使用SEI和SEIR模型来建立蠕虫自由传播和受控传播过程的传播动力学模型.介于无尺度网络被公认为最接近于实际的网络拓扑,对两个模型进行了基于无尺度网络拓扑结构的仿真,仿真实验结果有力地支持了提出的两个传播动力学模型.通过数值计算和仿真实验结果的分析,认为随着蠕虫体的增大,基于纯P2P原理的蠕虫将具备更强大的传播能力和良好的隐蔽性,更容易被攻击者采用,是未来蠕虫防御方法研究应重视的问题.     

基于随机森林算法的心血管疾病预测研究

血管疾病严重威胁着人类的健康,高发病率、高致残率、高死亡率是心血管疾病的主要特点,因此心血管疾病的预测研究显得尤为重要.本文探讨了随机森林算法在心血管疾病预测中的应用效果.在Kaggle网站上下载关于心血管疾病的数据集,用随机森林算法进行训练,实验结果由准确性、精度、召回率、F1-score评价标准来评价其性能的好坏(...     

面向异构网络环境的蠕虫传播模型Enhanced-AAWP

合理地建立蠕虫传播模型将有助于更准确地分析蠕虫在网络中的传播过程。首先通过对分层的异构网络环境进行抽象,在感染时间将影响到蠕虫传播速度的前提下使用时间离散的确定性建模分析方法,推导出面向异构网络环境的蠕虫传播模型Enhanced-AAWP。进而基于Enhanced-AAWP模型分别对本地优先扫描蠕虫和随机扫描蠕虫进行深入分析。模拟结果表明,NAT子网的数量、脆弱性主机在NAT子网内的密度以及本地优先扫描概率等因素都将对蠕虫在异构网络环境中的传播过程产生重要的影响。     

基于加权预测的GDP研究

“中国今年超越美国成世界头号经济体”说法来自世界银行2014年4月29日的一份报告。对于中国GDP何时能够超过美国的问题，本文在已有研究的基础上，对于多项式拟合模型与指数预测模型进行加权，从而得到一个加权预测模型，并比较加权预测模型与多项式拟合模型、指数预测模型之间的优劣性。同时选取中国和美国1991-2013年的GDP数据，分别运用加权预测模型与多项式拟合模型进行了研究，得出大约在2025年左右，中国的GDP可能超过美国。     

A RESEARCH ON SEGMENTATION OF NONSTATIONARY STOCHASTIC PROCESS INTO PIECEWISE STATIONARY STOCHASTIC PROCESS

P. M. Djuric, etc.(1992) researched on the segmentation of nonstationary stochastic process into piecewise stationary stochastic process by Bayesian criterion ,and gave a dynamic equation about the number of segments, their boundaries and AR model orders for each segment, but did not give detailed solution for the equation. Because the solution for the equation is very complex, this paper investigates the solution, derives some recursive relations, simplifies the problem ,saves computation time and goes further into the segmentation of nonstationary stochastic process into piecewise stationary stochastic process.     

基于深度学习的电离层参数预测研究

对于电离层参数预测,通过长短期记忆(LSTM)的预测神经网络建模实现电离层参数的短期和日均值预测.使用逐点预测和序列预测2种方法,并采用多维预测和经验模态分解(EMD)算法优化,预测电离层参数的每小时和每天的变化规律.实验结果验证了所提优化算法在提高预测电离层参数预测精度上的可行性.     

On stochastic learning in predictive wireless ARQ

Traditional automatic repeat request (ARQ) protocols are channel unaware. That is, they react to channel errors by simply retransmitting erroneous packets and do not proactively decide whether or not to transmit a packet in a given slot based on past channel conditions. Clearly, ARQ protocols operating in this mode are not energy efficient. For example, continuously retransmitting erroneous packets when the wireless channel is in deep fade would cause significant wastage of transmission energy. In this paper, we present a stochastic learning automaton‐based wireless channel state aware ARQ protocol. The learning automaton learns to predict and track the time‐varying wireless channel conditions based on past observations. A Markov chain model for the channel state transitions is used. No a priori knowledge about the state transition probabilities is required by this predictor. Stochastic convergence of the learning algorithm is proved. The proposed ARQ protocol utilizes the predictions to compute transmission/retransmission policies in an online fashion. No pilot (training) symbols are used by the protocol for channel state prediction thereby avoiding any energy wastage due to the transmission of these symbols. Simulation results show that depending on the channel memory significant energy savings can be attained when compared with standard ARQ protocols. We also discuss the transmission energy versus delay trade‐off. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于层级注意力机制的链接预测模型研究

为了解决已有图注意力机制在进行链接预测相关任务时,容易造成注意力分配向某些出现频率高的关系倾斜的问题,提出了一种基于层级注意力机制的链接预测模型.在链接预测任务中,通过设计分层注意力机制,根据预测任务中的关系对知识图谱中与给定实体相连的不同类型的关系给予不同的注意力.在关注多跳邻居实体特征的同时,更关注关系特征以找到符...     

Intrusion detection based on the second-order stochastic model

This paper presents a new method based on a second-order stochastic model for computer intrusion detection.The results show that the performance of the second-order stochastic model is better than that of a first-order stochastic model.In this study,different window sizes are also used to test the performance of the model.The detection results show that the second-order stochastic model is not so sensitive to the window size,comparing with the first-order stochastic model and other previous researches.The detection result of window sizes 6 and 10 is the same.     

基于多Agent的交通信息智能预测系统的研究

城市交通控制和诱导系统是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的组成部分,而交通流预测特别是短时交通流预测是城市交通控制与交通诱导系统的基础。由于缺乏交通量预测所需历史数据以及判断影响交通量生成与增长因素的准确性不够,致使道路交通量的预测结果与实际值产生了较大差异。论述了灰色模型(Gray Model,GM)以及多Agent理论在交通量智能预测中的方法和应用技术。该方法利用多Agent间的相互通信、协作功能以及灰色模型的累加生成手段和微分方程描述,在一定预测时段内保证了预测数据良好的准确性和实用性。     

基于参数导引随机共振的数字水印算法

设计并实现了一个基于参数导引随机共振的DCT域数字图像水印算法。在嵌入方,将伪随机的水印序列上采样后与DCT交流系数相加得到嵌入水印的系数,在检测方,待检测图像的DCT交流系数当作随机共振信号处理器的惟一输入,通过调节随机共振信号处理器的参数实现水印的检测。仿真结果表明,算法在保证水印不可感知的前提下能抵抗包括加噪声污染、直方图均衡等信号处理攻击。     

基于泛函网络求解随机优化问题的EM算法

研究了一类带有随机变量的不确定优化问题。为了解决这类随机优化问题,首先用随机仿真为泛函网络产生训练样本,用泛函网络逼近随机函数的均值,将随机函数的均值转为不合随机变量的确定性函数,然后用类电磁算法求解确定性函数的最优解。最后,给出一些数值例子验证了所提算法的有效性。     

基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合

提出了基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合方法.利用阈上随机共振分别增强两幅图像的弱信号,通过中值滤波对图像降噪,然后对降噪图像进行支持度变换融合,得到信息丰富、细节明显的融合图像.实验结果表明,融合图像的局部标准差提高了247.7％、局部熵提高了45.52％、峰值信噪比分别提高了6.71％和6.65％,证明了...