网络融合边界的电信DoS攻击检测*

为了检测网络融合边界的电信拒绝服务攻击,首先针对攻击的类型分别提出了基于呼叫统计或流量信号分析的检测方法,并采用分步骤的策略设计了检测系统,将两种检测算法分别应用于粗检测步骤,再通过精检测步骤确认攻击并找出攻击源.模拟实验结果表明,该方案能够有效地检测出典型的攻击,并能够实时在线检测,具有良好的实用价值,为应对网络融合所带来的新安全问题提供了一种解决方案.     

Proteus软件与微机原理接口技术课程实验对接的应用

Proteus 7.5版本的出现使得基于Proteus的微机原理与接口技术虚拟实验成为可能。本文介绍基于Proteus的微机接口虚拟实验平台的构建方法,对源程序编辑编译环境设置进行阐述,最后以8251A的应用为例描述在该平台下的如何开展微机接口实验。     

螺旋运输机运转故障的预防

本文针对螺旋运输机易出现壳体振动、螺旋叶联接螺栓断裂等故障，介绍了安装前应对备件检查与安装中应注意的问题，实践证明，只要能够严格执行文中所谈及的要求，就能预防螺旋运输机故障的发生。     

单片机教学研究的探索

单片机是一门理论性和实践性都很强的学科,在当前出现"教师讲授难、学生理解难"的现象中,文中提出"做中学,做中教"的教学理念,强调通过"做"来掌握单片机这门技术和提高学生的实践能力,提出建立网上单片机学习答疑系统来加强学生与教师的沟通、交流,促进学生对单片机的学习。     

化学气相渗C／SiC材料结构与性能的研究

采用碳布层叠然后用化学气相渗方法制备了Ｃ／ＳｉＣ复合材料，这种材料纤维与基体间的界面是决策材料力学行为的重要因素，带有热解碳作为界面层的Ｃ／ＳｉＣ材料，在断裂进表现出大范围的脱粘，纤维与周围的基体不同发生断裂，有大量的纤维拨出，断口类似毛刷，无界央层材料表现为脆性平面断口，裂纹直接通过纤维和基体向前扩展，没有发生脱粘。     

养鸭场血清1型鸭疫里默氏杆菌分离与鉴定

鸭疫里默氏杆菌是引起鸭传染性浆膜炎的病原,目前国内外已经报道有超过21种血清型。该菌感染谱广,不但可以感染鸭,还可以感染鹅、天鹅、鸡、野鸭、猪等动物。对某鸭场25—30日龄鸭罹患传染性浆膜炎进行了病原分离,经形态观察、血清学实验及聚合酶链式反应,证实了该养鸭场感染的RA为血清1型;SEM观察RA呈"草履虫"形态;PCR扩增得到1 046 bp大小条带;药物敏感实验表明其对头孢唑啉、环丙沙星、丁氨卡那、利福平高度敏感,相继采用头孢唑啉和利福平治疗后迅速控制了疫情发展。     

高水平应力差储层水平井多段分簇射孔方法

选用二维垂向裂缝诱导应力模型,对水平井多段分簇压裂中的水平段最小主应力构成要素进行分析,模拟初始1~3条裂缝时沿井筒方向产生的最小水平诱导应力,并计算先压裂缝与后续射孔簇间的应力差。研究表明,沿井筒方向最小水平诱导应力随先压裂缝的条数增加而增大,先压裂缝附近诱导应力最大,随远离先压裂缝逐步减小;水平最小主应力差随段间距、簇间距增加而逐步增大。通过水平井分簇压裂产生横向缝及各簇裂缝全部开启条件分析,给出分簇射孔总数确定及各簇射孔数优化方法。     

基于小波变换的电能质量监测

针对噪声系数的幅度随着尺度增加而减小的特点,提出了一种改进的基于小波分解层数的波段自适应降噪算法.利用Matlab仿真软件建立了电压暂降的系统模型,运用小波分析的方法对污染白噪声的电压暂降信号进行了时频分析和降噪处理,分析了软硬阈值降噪方法.实验结果表明,该方法通过调整两个可调参数获得较优的小波系数阈值估计,与常见的三种典型算法相比不仅较好地去除了噪声干扰,且信噪比更高,均方误差更小,同时具有更优的信息保全能力.     

基于层叠模型的网络流量异常检测方法*

进行网络流量异常检测,需要对正常流量行为建立准确的模型,根据异常流量与正常模型间的偏离程度作出判断。针对现有网络流量模型中自相似模型与多分形模型无法全面刻画流量特征的不足,提出了一种基于流量层叠模型分析的异常检测算法,采用层叠模型对整个时间尺度上的流量特征进行更准确的描述,并运用小波变换对流量的层叠模型进行估计,分析异常流量对模型估计的影响,提出统计累计偏离量进行异常流量检测的方法。仿真结果表明,该方法能够有效检测出基于自相似Hurst系数方法不能检测的弱异常以及未明显影响Hurst系数变化的异常流。     

网络链路性能参数估计的层析成像方法综述

网络层析成像能够在网络内部节点不提供测量协作的情况下,根据端到端的测量结果,间接地估计网络内部链路性能参数,是一种重要的网络测量手段,能直接指导网络管理和网络优化,目前受到国内外学术界和工业界广泛的关注.在广泛收集国内外资料的基础上,首先总结了目前网络层析成像使用的主要端到端测量方法和技术;再根据不同参数对链路性能刻画程度的不同,将链路性能参数的网络层析成像方法分为两类:定量参数推断方法和定性参数推断方法;然后,针对不同类型参数的估计问题,概括分析了现有算法的特点;最后指出该类方法未来的研究方向与潜在的应用前景.