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基于支持向量描述的人工免疫检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高人工免疫中检测器生成算法的有效性,需要设计一种对"自己"进行有效描述的算法.本文给出了一种基于支持向量描述(SVDD)的人工免疫检测算法,该算法首先通过核函数将输入空间映射到一个高维空间,在这个高维空间构造一个包含所有"自己"细胞的的球体;在球面上的样本点即为SVDD所求得的支持向量,球体之外的数据即为"非己"细胞.在UCI的标准数据集和入侵检测数据集上进行实验,证实该算法的有效性. 相似文献
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在传统的网络安全审计系统中,需要由专家定义攻击特征来检测异常活动.由于攻击数据难以获取,往往只能得到正常用户的系统调用审计信息.设计了基于支持向量描述的单类分类器的安全审计模型,所有偏离正常模式的活动都被认为是入侵.通过对主机系统执行迹国际标准数据集的测试,只利用少量的训练样本,实验获得了对异常样本100%的检测率,而平均虚警率接近为0. 只利用正常样本建立了一个单分类器的异常检测模型,使得系统具有对新的异常行为的检测能力. 相似文献
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文章介绍了网络异常的概念和思路,然后对中间件技术做了分析比较,重点提出了一种基于中间件的分布式网络异常检测系统。该系统采用CORBA实现分布式交互,能对网络异常进行分布式检测,与单点异常检测系统相比具有更高的实时性和处理数据的能力,对大型网络效果更好。本系统通过MIB变量相关联地剧烈突变来检测异常的发生。CORBA标准定义的比较完善的安全体系结构使本系统自身的安全性得到了保证。 相似文献
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为了解决传统方法在渲染多模型时通常出现的一些例如内存过度消耗甚至超出系统内存以及显示的帧数率过低等问题,提出了一种新型渐进网格的实现方法。该方法独立于简化算法,通过分解渐进网格的基本操作,尽量省去不必要的数据结构和操作从而使空间复杂性和时间复杂性都有明显的改进。为实际工程应用提出了一种简单的多模型显示框架;实验表明这种以新型渐进网格实现为基础的框架在多模型显示的场景下具有很好的应用价值。 相似文献
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由于计算机用户对键盘的熟悉程度、击键习惯等不尽相同,每个用户都具有自己独特的击键生物特征,对于某个用户来说,其击键特征为正常类,其他所有用户为异常类,这可以利用模式识别中的单类分类器来解决,本文设计基于支持向量数据描述(SVDD)的击键生物特征身份认证系统模型,将该方法与BP、RBF和SOM方法进行对比,证实SVDD具有较好的识别效果,它可将非法用户误接受率从28.9%降低到0.28%,最后给出一个嵌入Windows用户登录中的口令+击键特征身份认证的实现技术. 相似文献
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为了解决球形域上高度场可视化的难题,设计了一个快速的光线投射球形高度场可视化渲染系统.其主要贡献包括:光线在曲线表面行进的正确数学模型;在球形表面进行光线投射的一组精确的解析解;在多个流形空间平行迭代的光线投射算法——平行流形空间光线投射算法;一种使用缓存于GPU上的同一网格来渲染所有四叉树节点的技巧.实验结果表明,该系统不仅高效而且可以获得很高的图像质量. 相似文献