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基于 D-S证据理论的网络异常检测方法 总被引:26,自引:0,他引:26
网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点内容,但由于存在着误报率较高、检测攻击范围不够全面、检测效率不能满足高速网络实时检测需求等问题,并未在实际环境中得以大规模应用.基于D-S证据理论,提出了一种网络异常检测方法,能够融合多个特征对网络流量进行综合评判,有效地降低了误报率和漏报率,并引入自适应机制,以保证在实时动态变化的网络中的检测准确度.另外,选取计算代价小的特征以及高效的融合规则,保证了算法的性能满足高速检测的要求.该方法已实现为网络入侵检测原型系统中的异常检测模块.通过DARPA 1999年IDS基准评测数据的实验评测表明,该方法在低误报率的前提下,达到了69%的良好检测率,这一结果优于DARPA 1999年入侵检测系统评测优胜者EMERALD的50%检测率和同期的一些相关研究成果. 相似文献
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AlN具有优良的物理化学性质以及与标准CMOS晶硅技术的兼容性,显示出优于相应的ZnO和PZT等性能,使其成为最受关注的压电材料之一。AlN压电薄膜表现出合适的机电耦合系数、高纵波声速、大杨氏模量和高热导率等特点,以及随着制备工艺和材料微结构调控技术的快速发展,使其成为5G时代声波谐振器中的关键电子材料。其成膜质量直接决定器件的工作频率、Q值和可靠性。近些年来,在反应磁控溅射法制备AlN薄膜及其微结构调控方面取得重要进展,具有成膜质量好、沉积速率高以及成本低等优点,已成为这类薄膜的首选制备方法。由于影响其成膜质量的因素很多,以至于通过某一个工艺参数调控其成膜质量往往无法同时满足多个质量指标。研究表明,AlN薄膜定向生长受溅射功率、工作气压和N2/Ar流量比等多重因素影响,提高薄膜取向性相对复杂。降低薄膜应力一般通过简单地调节Ar气流量来实现,这是因为薄膜应力对Ar气流量变化极为敏感。而表面粗糙度和膜厚均匀性等主要受到溅射功率和工作气压影响。除了反应磁控溅射基本参数外,还普遍发现基底放置方向、基底材料、基底清洁度、退火温度和气氛等对薄膜的结晶及择优取向的影响也十分显著。本文围绕影响AlN... 相似文献