一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法

针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使两种类别的分类错误率趋于平衡.基于1999 KDD不均衡数据集的实验表明,该算法与常规的两分类SVM算法相比,在保持低的误警率的同时,显著提高了对攻击记录的检测率,但对正常样本的检测率略有降低,因此适用于对攻击记录检测更敏感的场合.     

自由空间中偶极子云团极化散射特性研究：相干散射模型

根据相干散射模型,求得了偶极子云团的极化散射矩阵,并导出了偶极子云团散射截面的精确计算公式,它们能够反映出由于偶极子云团空间分布的变化而造成的散射截面起伏规律,原则上适用于一切偶极子云团（包括在大气层内抛撒的情形）散射截面的计算问题。     

层次分析法在网络攻击效果评估中的应用

网络攻击效果评估中指标之间权重分配是进行评估的一个关键问题。对网络攻击效果评估的准则和指标集进行了分析,提出了运用层次分析法进行指标权重计算的方法。通过对具体攻击的评估,验证了该方法是科学的、可行的。     

一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法

针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使两种类别的分类错误率趋于平衡。基于1999 KDD不均衡数据集的实验表明,该算法与常规的两分类SVM算法相比,在保持低的误警率的同时,显著提高了对攻击记录的检测率,但对正常样本的检测率略有降低,因此适用于对攻击记录检测更敏感的场合。     

糯性普通小麦的籽粒成分和淀粉品质研究

对5个组合的13个糯麦F6（或F5）株系及其亲本的籽粒成分，直链淀粉含量和膨胀势进行测定，以及分析了它们的淀粉糊化过程和糊化参数，比较它们之间的差异。结果表明：糯性小麦籽粒的蛋白质含量，湿面筋含量均高于相应的亲本，而淀粉含量则低于相应的亲本，糯性小麦株系的直链淀粉含量远远低于其亲本；糯麦淀粉的膨胀能力和吸水力大于其亲本；糯麦株系的RVA高峰粘度，低谷粘度，最后粘度，反弹值和峰值时间显著低于其亲本。糯麦株系面粉间的RVA粘度参数值大同小异，讨论了糯性小麦的应用前景。     

计算机网络扫描技术研究

从TCP/IP协议的基本原理出发,讨论了计算机网络扫描技术的理论基础,对当前网络扫描的主要技术-端口扫描和远程操作系统扫描的内在机制作了扼要的分类和阐述,并初步探讨了网络扫描中逃避检测的方法。在此基础上,就先进的网络扫描器的设计思路提出了自己的建议,并给出了一个网络脆弱性扫描器实现的概念模型。     

基于机器学习的入侵检测技术概述

基于机器学习的入侵检测方法是大规模、高带宽网络环境下实现对网络攻击智能检测的关键技术之一。该文对目前主流的基于机器学习的各种入侵检测方法进行了简要介绍和评述,并结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向。     

自由空间中偶极子云团的有效干扰截面

研究了自由空间中半波偶极子云团对于单基地观测雷达的有效散射截面问题。在自由空间中抛撒偶极子云团后,随着飞行时间的增加,偶极子云团与雷达观测分辨单元之间的相对几何关系将发生变化,进而使云团相对于雷达的有效散射截面发生变化。文中以球状偶极子云团为例,详细讨论了云团与雷达空间分辨单元之间的相对几何关系,给出了云团有效干扰体积和有效干扰截面的计算公式,并结合某多功能相控阵雷达,估算了其对自由空间中偶极子云团有效散射截面的测量结果。     

偶极子云团的非相干极化散射特性研究

研究了自由空间中半波偶极子云团的极化散射截面问题,并利用二次辐射理论,研究了单个偶极子的极化散射过程,然后利用偶极子云团的非相干散射模型,得到了在各种入射极化条件下偶极子云团散射截面的计算公式,并纠正了长期以来存在于经典文献中有关偶极子云团散射截面的错误结论。     

粗糙集理论在网络攻击效果评估中的应用研究*

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题.进行网络攻击效果评估需要建立一套评估指标体系,针对具体的攻击,评估体系中指标的重要性各不相同.运用粗糙集理论确定各个指标之间的关系,使评估指标的权重分配赋值更加科学、合理.