Snort规则优化技术分析

规则优化是Snort2.0及以上版本检测引擎的主要部件.规则检测技术的效率直接取决于用于检测规则的规则集质量.创建理想的规则集,是使snort规则检测速度得到提高的关键.本文讲述了snort规则优化的具体过程,优化时出现的问题及对问题的解决办法.     

网络数据通信中的隐蔽通道技术研究

介绍了隐蔽通道技术的概念，讨论了在网络通信中隐蔽通道存在的技术基础和实现原理，对基于网络通信协议的隐蔽通道技术和基于隐写术的隐蔽通道技术进行了深入分析。在此基础上讨论了隐蔽通道技术的发展趋势并从网络安全的角度给出了对网络通信中隐蔽通道的防范措施。     

基于原子荧光光谱仪的多道叠加测试技术探究

采用多通道原子荧光光谱仪(AFS)测量多种元素时,因各种元素蒸气发生时所需介质、介质的浓度及测定工作条件等的差异,往往采用相互折中的工作条件,而非各元素最佳条件,使得测定结果的灵敏度和准确性受到了限制。本文基于多通道原子荧光光谱仪,提出了多道叠加测试技术,在提高原子荧光信号强度的同时避免了引入噪声,提升了仪器的整体技术性能。在双通道原子荧光光谱仪基础上,将采用多道叠加测试技术对As和Hg的测试结果与未采用多道叠加测试技术进行比对,考察了多道叠加测试技术对仪器灵敏度、精密度、正确度等指标的改善效果。结果表明,分别测试As和Hg两个校准曲线溶液系列,As和Hg的测试灵敏度较未采用该技术时均提高了近1倍;分别对含5%(体积分数)盐酸的空白溶液连续测量11次,结果表明,As和Hg的仪器检出限较未采用该技术时均降低了一半;分别测定5.0 ng/mL As标准溶液和0.50 ng/mL Hg标准溶液,测定结果的相对标准偏差(RSD)较未采用该技术时均略有降低;分别对3个土壤标准物质中的As和Hg进行7次平行测定,测定结果的相对误差(RE)均降低了约原来的1/3。     

网络蠕虫目标发现策略研究

要有效地防止蠕虫攻击,了解它的传播是很关键的.主要对蠕虫的目标发现策略进行研究,分析目标发现策略在蠕虫传播中的作用,给出了一种蠕虫目标发现策略的分类并对每种策略进行探讨.     

浅谈葡萄酒中铁的分析

铁在葡萄酒中占有相当重要的位置,适量的铁会绐饮用者带来很多的益处,如健身补血等等。过量的铁,则影响酒的稳定性,所以,对酒中铁的分析,必须要求准确无误。关于     

中文博客主题情感句自动抽取研究

博客作为一种大众化的信息及文化载体被越来越多的人所接受,博客信息的情感分析也逐渐成为了信息挖掘领域的热点。目前,在研究情感分析时,多是通过计算词汇的倾向性来完成的。由于并不是所有的带有情感色彩的词汇都是主题相关的,因此,以词为粒度的情感分析存在一定的缺陷。为了解决这一问题,试图从句子层面进行分析,主要研究了与之相关的主题情感句的自动提取问题。为了有效地提取主题相关情感句,设计了一个新颖的基于二元切分的提取算法来获取主题词,然后利用TFIDF算法获取更多的次要主题词,并利用这些主题词重组了那些包含主题词的原始句。因此,如果主题情感句存在的话,那么它一定在这些重组的主题句集合中,只要对该重组句集合进行分析、提取,便能得到主题情感句。最后,利用CRFs将主题句提取问题有效转化为了中文chunking问题,并在抽取实验中取得了很好的结果。     

基于XML的译文生成关键技术研究

本文将XML转换机制应用于机器翻译的译文生成阶段,设计了一种基于XML的中间表示结构,并基于该中间表示和XSLT转换机制设计了一种基于规则的通用译文生成平台。最后,将基于XML的译文生成技术应用于汉英机器翻译中,实现了一个汉英转换生成实验系统SUNGEN,为不断改进译文质量提供了一个方便高效的实验平台。     

恶意网络程序的危害性及对策研究

恶意网络程序因其对计算机网络系统的巨大破坏作用而引起了人们的广泛关注。研究了恶意网络程序的本质特征,给出了恶意网络程序的定义。分别从功能特征和行为特征两个方面对网络恶意程序进行了分类研究。对恶意网络程序的危害性及其度量评估方法进行了深入分析研究。讨论了防范恶意网络程序的整体解决方案所需要考虑的因素,并提出了应对恶意网络程序的一般性原则。     

基于代价敏感正则化和EfficientNet的糖尿病视网膜病变分类方法

糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的常见并发症,是目前世界范围内导致失明的主要疾病之一。临床的早期阶段很难检测到DR。本文提出一种基于卷积神经网络的计算机辅助诊断方法,根据眼底的图像自动分类DR的严重程度。采用多种预处理方法提高输入图像的质量,并且采用多种数据增强的方法来提高数据集的均衡性。使用代价敏感正则化扩展标准分类损失函数,根据预测等级和真实等级相差程度的不同,对其施加不同的惩罚。在ImageNet数据集上进行预训练,从而引入迁移学习,并且使用Softmax激活函数的全连接层使模型获得更好的性能。基于两个数据集的实验结果表明,相较于近期学者的研究结果,该模型能够实现二次加权kappa分数约5%的改善,AUC约3%的改善。将代价敏感正则化引入到EfficientNet网络模型可以提高糖尿病视网膜病变分类任务的准确率,能够得到很好的模型性能。     

德国《可再生能源法》(EEG-2021)的新进展及对我国的启示

为了实现2030年碳排放目标,2021年1月1日起,德国实行新修订的《可再生能源法》(EEG-2021).《可再生能源法》(EEG-2021)调整了可再生能源2030年的总量目标,由原来的可再生能源占能源供应总量的50％提高到65％,并首次将实现"温室气体中立"的法定目标纳入其中;强制要求可再生能源发电厂安装智能电表,...