面向入侵检测的集成人工免疫系统

结合入侵检测的实际需求,提出了一种集成人工免疫系统(IAIS)。该系统结合了树突状细胞算法(DCA)和否定选择算法(NSA),DCA用于检测行为特征,NSA用于检测结构特征。通过KDD99数据集实验对该系统进行验证,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,IAIS检测性能与经典分类算法相当。IAIS具有不依赖明确标识的数据来训练检测器,可结合行为特征和结构特征进行实时入侵检测的特点。     

基于数值微分的树突状细胞故障检测方法

针对现有树突状细胞算法（dendritic cell algorithm,DCA）在不同类型设备的故障检测中严重依赖人工经验定义输入信号,缺乏适应性和完备性,提出了一种基于数值微分的树突状细胞故障检测模型——NDDC-FD.首先,引入变化是系统危险发生的征兆和外在表现的思想,提出了一种基于变化危险感知的信号自适应提取方法,采用数值微分描述数据的变化,再从变化中提取输入信号.其次,原DC模型中异常抗原的评价方式对突变性故障能有效检测,却无法及时发现渐变性故障,提出了采用T细胞浓度作为故障评价指标.最后,在DAMADICS和TE两个基准平台上,将本文方法与原DCA算法和传统主元分析法（principal component analysis,PCA）进行比较测试.实验结果表明NDDC-FD方法不仅提高了原DCA算法的适应性,且和DCA、PCA相比具有较高检测率的同时,更能较早地检测到渐变性故障.因此,本文提出的故障检测方法NDDC-FD具有一般性,且性能良好.     

基于聚类的Adhoc网络入侵检测研究

由于Adhoc网络的独特网络特性,其安全性特别脆弱。在分析了Adhoc网络安全性的基础上,提出了一种聚类算法和人工免疫系统相结合来进行入侵检测的方法。该算法是一种无监督异常检测算法,它具有可扩展性、对输入数据集的顺序不敏感等特性,有处理不同类型数据和噪声数据的能力。实验表明,该算法可以改进Adhoc网络入侵检测的检测率和误检率。     

多传感器检测系统中的多元假设数据融合方法

提出一种分布式检测系统中的多元假设数据融合方法,将多传感器数据融合规则扩展到更一般的情况。文中给出系统的数据融合算法、决策规则和系统性能的计算公式,并给出系统性能的仿真计算结果。     

多传感器检测系统中的多元假设数据融合方法

提出一种分布式检测系统中的多元假设数据融合方法,将多传感器数据融合规则扩展到更一般的情况。文中给系统的数据融合算法,决策规则和系统性能的计算公式,并给出系统性能的仿真计算结果。     

传感器数据融合仿真测试平台的设计与实现

介绍一种多传感器数据融合仿真测试平台,构建各种融合算法仿真验证环境,对平台的体系结构、工作原理、功能及评估模型进行了详细说明,提出了平台开发实现的基本思路和方法。该系统不但可用于研究评价不同数据融合模型、算法的性能,还可用于评估数据融合系统的整体性能,具有较强的通用性和实用性。     

一种可检测数据完整性的隐私数据融合算法

针对无线传感器网络数据融合中可能出现的数据篡改和隐私泄露等问题,该文提出一种可进行完整性检测的无线传感器网络隐私数据融合算法 ICKPDA.该算法首先在感知数据中嵌入私密种子,对真实数据进行隐藏;然后通过数据分片和聚集技术,增强数据的隐私保护性;最后利用数据间的关联特性在基站进行完整性检测.仿真结果显示,相比于其它算法,ICKPDA 在保证融合结果精确的前提下,能有效地进行数据完整性检测和隐私保护,同时花费较少的数据通信量和计算量.     

一种基于系统稳态评估的光通信网络路由算法

通过建立光通信网络系统状态的Markov模型和状态转移矩阵,利用稳态Markov模型状态转移概率平衡特点计算网络系统稳态概率;再根据网络拓扑结构和保护机制信息,通过概率计算得到了系统稳态概率。在对光通信网络系统稳态概率做出评估的基础上,提出了一种自由空间光通信网络的路由算法。该算法考虑了网络节点的快速移动特性、链路带宽、最短路径以及节点收发器数目的限制。仿真实验研究表明,经过系统稳态概率评估的路由算法在实际应用过程中在可靠性、稳定性等方面均优于一般路由算法。     

基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法

自学习最小二乘加权数据融合算法已被广泛地应用于融合多传感器系统中的量测信息。但是,通过深入的理论分析和实验仿真发现,自学习最小二乘加权数据融合算法在进行双传感器数据融合时具有较差的融合精度,同时该算法还具有较差的抗干扰性及稳定性。基于以上研究结果,提出了一种基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法,采用卡尔曼滤波的状态估计特性及相关历史信息,使得状态的估计值能够充分逼近真实值,从而使得算法具有较高的融合精度及抗干扰性。最后,Monte Carlo仿真结果显示,相比于已有算法,提出的算法在融合精度及抗干扰性方面具有明显地提高。     

高效的攻击检测与数据融合算法

给出了一种高效的无线多媒体传感器网络攻击检测和数据融合算法EIDSART。该算法从节点的多元属性方面对节点行为特征进行界定,通过选择合适的邻居节点集合,可以运用于任意规模的多媒体传感器网络;另外,在经过精确检测攻击行为的情况下,对传感数据进行了融合,降低了网络通信开销。仿真结果表明,EIDSART在攻击检测精度和误报率等方面具有优势,并能得到精确的数据融合结果。     

基于移动代理的入侵检测系统模型的研究

阐述了基于移动代理的入侵检测系统的优势,提出了一个使用移动代理技术的入侵检测系统MAAFID。首先由数据收集代理(DCA)在网络中随机移动并收集信息,然后将收集到的信息传递给数据分析代理(DAA)来评估入侵发生的可能性。本文重点讨论了系统中数据收集代理的数目与检测出入侵发生的可能性二者之间的定量关系,最后还给出了一个仿真结果。     

基于免疫克隆与差分进化的入侵检测方法

随着网络技术的飞速发展,信息安全变得越来越重要.入侵检测方法已经成为信息安全领域的热门研究方向之一.入侵检测实质上是一个分类的问题,对于提高分类精度是十分关键的.免疫克隆算法和差分进化算法都是用于解决分类问题的比较有效的方法.结合先前免疫克隆算法和差分进化算法分别在入侵检测中所取得的良好效果,在对差分进化算法改进的基础上,提出了一种基于免疫克隆和差分进化的混合入侵检测方法.仿真实验结果表明,该方法比文献中提出的方法具有更高的检测率和更低的误检率,能使检测系统在一定程度上有效的识别未知入侵.     

Supporting Asymmetric Traffic in a TDD/CDMA Cellular Network via Interference-Aware Dynamic Channel Allocation and Space–Time LMMSE Joint Detection

In a time-division duplexing (TDD)/code-division multiple-access (CDMA) cellular network with asymmetric data traffic, dynamic channel allocation (DCA) enhances resource utilization compared with fixed channel allocation (FCA). However, it also induces base-to-base and mobile-to-mobile crossed-slot intercell interference, which can severely degrade system performance. To deal with this problem, a decentralized scheme is proposed, which combines an interference-aware DCA algorithm with space–time linear minimum-mean-square-error (LMMSE) joint detection at the base and mobile stations. The former assigns active links to timeslots in a way that crossed-slot interference is mitigated, while the latter suppresses the remaining intercell interference (along with intersymbol and intracell interference), exploiting its spatio-temporal autocorrelation statistics. The performance of this scheme is evaluated in terms of downlink and uplink signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) outage and average throughput via analytical approximations and Monte Carlo simulations, and it is compared with that of benchmark random DCA (RDCA) and FCA schemes. The cases of single- and dual-antenna reception with perfect and imperfect channel state information are examined. It is shown that the proposed scheme achieves higher average throughput than FCA (particularly for dual-antenna reception) as well as RDCA (for heavy traffic loads). These throughput gains are more significant in uplink than in downlink.      

Performance of autonomous dynamic channel assignment and powercontrol for TDMA/FDMA wireless access

We combine autonomous algorithms for dynamic channel assignment (DCA) and power control in a TDMA/FDMA wireless system as a medium access control (MAC) protocol. The DCA algorithm determines paired radio channels that experience the least interference and are least likely to cause interference. The power control algorithm uses local estimations of signal to interference ratio (SIR) at a receiver to iteratively command power adjustment on the desired transmitter. A common control frequency, which is frame-synchronized among base stations, provides all necessary information for DCA without blind slots. Computer simulations are used to evaluate system performance. Results from computer simulations demonstrate good spectrum efficiency and robustness. Although studied under a specific set of parameters, this type of MAC protocol can be applied in different wireless communications environments     

基于最优可免域神经免疫网络的深度模糊红外目标提取算法

深度模糊是模糊红外图像的一类表现特征,准确提取红外图像的深度模糊区域是提取模糊红外目标的基础。基于生物免疫系统在抗原检测、提取和消除上表现出识别、学习、记忆、耐受和协调配合等优异特性,结合生物免疫中神经系统与免疫系统相互作用的关系,提出了一种基于最优可免域神经免疫网络的深度模糊红外目标提取算法。该算法通过设计神经网络能给进行模糊红外图像目标与背景分类的免疫网络以指导作用。依靠独立于免疫系统神经网络先验知识的作用,设计了最优可免域神经免疫网络,实现了针对深度模糊红外目标的准确提取。实验结果证明,相对于其他传统目标提取算法,该算法能更有效和更准确地提取模糊红外目标图像中的目标。     

入侵检测系统探究

基于入侵检测系统的传统技术,分析并比较了统计模型、神经网络、数据挖掘和专家系统,提出了一种新型的基于安全状态信息库的入侵检测系统。通过建立系统安全状态数据库,在考虑入侵行为的同时,也考虑到受保护系统的防范能力;另外,通过建立可疑主机数据库,可对不同威胁级别的主机采用不同的检测和响应手段。     

Effective adaptive transmit power allocation algorithm considering dynamic channel allocation in reuse partitioning-based OFDMA system

This paper introduces an transmit power allocation (TPA) algorithm considering dynamic channel allocation (DCA) for a reuse-partitioning- based Orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)/FDD cellular system. The proposed reuse partitioning-based DCA algorithm guarantees quality of service (QoS) by considering fairness among mobile stations in an OFDMA/FDD system. However, to improve the SINR values for users around the cell edge and increase the overall system throughput compared with the conventional OFDMA/FDD system of frequency reuse factor (FRF) 1, an effective TPA algorithm is also combined with the proposed DCA to adjust the transmit power per user according to the average received SINR value. Simulation results show that the proposed DCA algorithm increases the sector throughput by about 25% when compared with the conventional case that do not apply the proposed DCA algorithm. When the proposed TPA is combined with the proposed DCA algorithm, a further increase in the sector throughput of about 6% is achieved than when using just the proposed DCA algorithm.     

CDMA系统中基于T-H网络的空时多用户检测算法

CDMA技术已经在当前第三代通信（3G）标准中得到广泛采用,其中多用户检测技术能明显地改善CDMA通信性能,提高其系统容量。本文充分利用空时二维信息来增强CDMA系统的性能,提出一种基于Tank-Hopfield网络多用户检测算法：利用T-H网络快速计算LS的能力,来求解空时多用户检测问题。分析和仿真实验表明该算法的有效性,相比传统的子空间等方法,该方法具备更好的收敛速度和检测性能。