入侵检测技术在计算机网络安全维护中运用探讨

0前言入侵检测从狭义上来理解是:计算机网络安全维护人员通过相关技术,识别不法分子对计算机网络进行恶意攻击和破坏计算机网络的行为。入侵检测技术的存在,准确识别了外来的攻击,为计算机网络安全维护提供了宝贵的反应时间,从而采取防御措施,拦截外来入侵。1入侵检测系统由两大类组成入侵检测系统由入侵检测和入侵防御两大类组成。入侵检测主要负责实时监测计算机网络的运行状态,尽量在外来入侵程序     

基于WEB和Windows Mobile的外来有害生物预警系统的构建

外来生物入侵已经成为全世界关注的问题,我国成为受外来入侵生物危害最大的国家之一。防治外来物种入侵刻不容款,但总是缺乏有效的监督和控制的机制,帮助我们早期就发现问题所在并尽早采取有效措施。外来有害生物预警系统的设计目的就是为了帮助相关机构尽早地发现危险的外来物种,避免外来物种因泛滥成灾造成的生态系统破坏、物种濒危和灭绝以及遗传资源的破坏等大型的生物灾难。     

中国外来有害生物入侵现状及控制对策

外来有害生物入侵被认为是世界范围内对生物多样性和农林生态环境的一个巨大威胁，是一个全球性的生态问题。外来有害生物入侵已经对中国造成了重大损害，严重威胁着中国的农业生态安全。作者综述了中国外来入侵有害生物概况及其影响、外来入侵种的传入途径和控制方法，提出了对中国外来物种入侵应采取的控制对策。     

基于AHP外来入侵物种风险评估研究

外来入侵物种风险评估是预防外来物种灾害最有效、最经济可行的一种方式和途径。本文以外来入侵物种的入侵性、适应性、扩散性和危害性为判断依据,对影响风险评估较大的有意引入、无意引入、环境适应性、环境抗逆性、生长速度、繁殖能力、扩散能力、生态环境和经济建设九大指标因素进行排序,运用层次分析法软件Yaahp分析评估因子中的主要风险因素。     

基于准分布式FBG传感器的光纤入侵报警系统

根据FBG传感器的应变、振动和冲击特征,报道了一种基于准分布式FBG传感器的入侵报警系统.首先根据小波降噪原理和小波多尺度边缘检测的方法分别进行降噪和报警信号分割,同时对分割信号分类和特征分析以进行报警判断和识别;其次分析了入侵监测系统的五种报警模式;最后根据LabVIEW开发了入侵报警软件.经过实验证明入侵报警系统能够完成自动、实时报警和报警定位.     

入侵检测技术之浅见

从网络安全的角度出发,对有关入侵监测的概念,入侵监测的目的,入侵监测的系统功能构成,入侵监测的分类,基于网络和基于主机的两种入侵检测技术做了详细论述,最后基于现状来谈谈对未来入侵监测系统的发展方向的看法。     

无线局域网入侵防御系统的研究和设计

入侵防御系统是一种新型的网络安全技术,为了对无线局域网的入侵攻击行为进行实时监测和主动响应,设计了一个WLAN入侵防御系统模型--SmartWIPS.系统利用入侵诱骗技术和规划识别方法对无线网络数据包进行分析,能够智能识别攻击者的入侵意图,提供实时响应和主动阻断,从而有效提高WLAN的安全性.     

入侵检测系统开发流程及功能设计

网络安全系统入侵检测系统的系统开发前期设计，为后期的软件系统开发提供理论性的指导。系统结构功能包括数据捕获、数据分析、规则匹配、规则动作等四大环节，有效地对网络攻击进行识别、分析、防御。     

基于网络流量分析的入侵检测技术的研究

本文介绍了入侵检测系统的概念、分类和常用的入侵分析技术,对常见的引起流量异常的原因进行了简单的介绍,并设计了一种使用时间序列分析的网络流量异常检测的实时入侵检测系统原型,用于监测局域网的网络流量。该流量异常检测系统能够对整个局域网或者一些核心服务器和主机的异常流量进行识别和判断。     

入侵检测系统中事件产生器的设计和实现

入侵检测技术是一种新的安全保障技术,它用于对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应。本文主要介绍了入侵检测系统中数据采集和协议分析系统的设计,能够满足监测高速、大流量网络数据、低丢包率、实时转发数据的要求。     

基于改进VGGNet模型的外来入侵植物叶片识别方法

针对自然界中不同种类植物的叶片可能存在类间差异小而导致一些边缘轮廓相似的本土植物和外来入侵植物叶片识别错误的问题,提出一种PF-VGGNet模型.常用的VGGNet模型在图像分类上表现优秀,采用顺次连接的结构,可以很好地提取图像的高级语义信息特征,但一些图像浅层的轮廓和纹理特征也对分类起到关键作用.PF-VGGNet模...     

武夷山九曲溪湿地鸟类物种辨识

唐庆和, 唐兆园等人在2006年12月～2008年3月采用“点样线法”对九曲溪生态保护区湿地鸟类多样性进行了调查研究, 共记录鸟类65种. 近年来, 随着数字图像识别技术的快速发展, 对动、植物物种的鉴别已成为一个热门的研究领域. 本文在保护九曲溪水生鸟类的前提下, 使用图形分析技术对鸟类物种进行辨识研究;使用SVM决策树法, 对鸟类颜色图表(包括形状, 颜色和纹理)进行深入分析和研究, 提出一套分类方法. 该方法的应用将更有效的识别九曲溪湿地鸟类物种, 为鸟类生物多样性研究及保护提供科学依据.     

基于UML的湿地地理信息系统设计和开发*

以松嫩平原湿地为背景,在地理信息系统基础平台上构筑水利信息系统。提出一种基于UML的湿地地理系统设计和开发方法,在MapObjects组件基础上构架了系统框架,将系统分为通用模型和专用分析模型,给出了系统模块的静态结构框架,同时给出了该湿地系统的原型。     

Detecting invasive species with a bio-inspired semi-supervised neurocomputing approach: the case of Lagocephalus sceleratus

The need to protect the environment and biodiversity and to safeguard public health require the development of timely and reliable methods for the identification of particularly dangerous invasive species, before they become regulators of ecosystems. These species appear to be morphologically similar, despite their strong biological differences, something that complicates their identification process. Additionally, the localization of the broader space of dispersion and the development of invasive species are considered to be of critical importance in the effort to take proper management measures. The aim of this research is to create an advanced computational intelligence system for the automatic recognition, of invasive or another unknown species. The identification is performed based on the analysis of environmental DNA by employing machine learning methods. More specifically, this research effort proposes a hybrid bio-inspired computational intelligence detection approach. It employs extreme learning machines combined with an evolving Izhikevich spiking neuron model for the automated identification of the invasive fish species “Lagocephalus sceleratus” extremely dangerous for human health.

     

基于双目计算机视觉的自适应识别算法及其监控应用

双目计算机视觉是利用仿生学原理，通过标定后的双摄像头来得到同步曝光图像，然后计算获取的2维图像像素点的第3维深度信息。为了对不同环境场景进行监控提出了一种新的基于双目计算机视觉的自适应识别算法。该算法首先利用像素点的深度信息对场景进行识别判断，然后采用统计的方法为场景建模，并通过时间滤波克服光照渐变，以及通过深度算法特性克服光照突变。与单摄像头监拧系统相比，利用该算法实现的视频监控原型系统，可应用于更多场合，并利用深度信息设置报警级别，来降低误检率。     

Evaluation and comparison of data-driven and knowledge-supported Bayesian Belief Networks to assess the habitat suitability for alien macroinvertebrates

Defining habitats vulnerable to invasion is important to support the management of invasive alien species (IAS). We developed and applied data-driven and knowledge-supported data-driven Bayesian Belief Networks (BBNs) to assess the habitat suitability for alien gammarids. Data-driven model development using a Naive Bayes classifier and equal width discretization resulted in a habitat suitability model with a moderate technical performance (CCI = 68% K = 0.33). Although the structure of the knowledge-supported model yielded important ecological insight between environmental and biotic variables and the occurrence of alien gammarids, the performance was lower (CCI = 60% K = 0.19) compared to the purely data-driven model. The lower predictive performance of the knowledge-supported model may be attributed to its higher model complexity. Our study shows that BBNs can support the management of IAS as they are visually appealing, transparent models that facilitate integration of monitoring data and expert knowledge.     

基于视频技术的交通违章处理系统的设计与实现

针对交通场景中经常出现的车辆违章行为,如闯红灯、违章停车、超速、强行右转弯等,开发研制了基于计算机视觉和图像识别技术的视频交通违章处理系统;该系统在完成初始设定之后,便可以自动地、实时地检测出车辆的违章行为并提供车辆违章的相关信息;文中详细介绍了系统硬件和软件的设计方案以及系统功能的实现机理;利用VC＋＋6.0开发平台,研发了具有从交通场景的视频数据采集、违章行为识别、违章车辆全景图像存储,直至对违章车辆的数据库管理等多个功能的交通违章处理系统;经测试,系统运行稳定、可靠.     

基于视频的智能交通研究

现在社会的发展很快,城市交通容量的不断增加,车辆数目的大幅增加,基于视频的交通监控系统就迅速发展起来。它是一种将视频图像处理技术与模式识别相结合的技术。由于传统的视频是比较难实现的。智能交通通过对视频数据中对所包含的视觉内容信息进行了自动研究和分析以及特征的提取,这样人们就可以直接利用计算机视频技术搜索寻找相应的信息。在计算机的视频中采用了图像处理、计算机视觉、模式识别等技术处理计算机的视频图像。在研究过程中视频交通的研究意义很重大主要是是及时准确地掌握所监视路口和交通治安情况等,为指挥人员提供迅速直观的指导信息从而做出准确判断并及时响应。     

Remote sensing of invasive plants: incorporating functional traits into the picture

Invasive plant species spread presents a challenge, requiring better mapping and monitoring for control. Remote sensing (RS) provides an efficient tool to map invasive plants in diverse ecosystems. Yet applications of RS for invasive plant mapping largely rely on spatial and spectral patterns. The use of invasive plant functional traits can improve RS mapping, using ecological insights on processes and functions associated with invasion. We summarize research utilizing plant functional traits in RS mapping of invasive species from the years 2000 to 2014. Based on this review, we summarize plant traits that can be related to spatial and spectral properties, and used to discriminate invasive alien plants from native vegetation. Phenological and structural plant traits have been relatively well exploited via RS for invasion studies. In comparison, there has been limited utilization of physiological traits (with the exception of properties such as nitrogen content). This is an area that merits further research attention, via the linkage of ecophysiological field research with RS.     

内网监控系统的架构设计与研究*

针对目前越来越突出的内部网络安全问题,提出通过架设内网监控系统的方法来防止内部信息泄漏,同时介绍了内网监控系统的定义及其开发背景;接着分别从系统的硬件结构、通信结构和业务流程结构三个方面分别介绍了内网监控系统架构设计的思路和方法;最后探讨了目前内网监控系统的发展趋势.