多线程应用程序竞争状态的安全性研究

对多线程编程技术中竞争状态的安全性进行了分析，重点探讨了基于文件访问，数据库访问中竞争状态的发生，安全隐患及相应策略。     

基于免疫原理的层次入侵检测模型

针对当前入侵检测系统普遍存在的误报、漏报和缺乏自适应性问题,以人体免疫系统的多层防御结构为基础,结合了误用检测和异常检测两种检测技术,提出了一种基于免疫原理的层次入侵检测模型,详细阐述了该模型的体系结构、工作原理和运行流程.最后给出了自适应检测层的成熟检测规则生成算法、自适应识别算法和检测规则的进化原理.利用此进化原理能不断对规则库里的检测规则实施进化,使之始终保持最有效的检测规则,从而使该模型具有自适应性、动态性和准确性等特点,因此它比其它方法更能满足基于网络的入侵检测系统的要求.     

“3235”柔性化实验教学体系探索

实验教学是高等院校教学工作的重要组成部分。文章针对网络工程专业的实验教学提出三种能力、二个平台、三个层次和五大模块的"3235"实验教学体系的基本思想,探讨以"三种能力"为目标、"二个平台"为环境、"三个层次"为主线、"五大模块"为内容的实验教学体系,论述"3235"实验教学体系对实验室建设的基本要求。     

ACK报文拥塞对网络性能影响的研究

为了提高网络性能和安全、设计更有效地队列拥塞控制算法,通过研究现有的一些主动队列拥塞控制算法发现:大多数的拥塞控制算法的实现是基于队列长度或平均队列长度,这使得算法在提高网络整体性能上具有局限性。本文在现有的网络队列拥塞控制算法的基础上,将ACK信息确认报文传输状态引入到队列拥塞控制算法研究的系统中,通过仿真实验发现:ACK数据报文的传输状态在很大程度上影响着网络的吞吐量、数据包的传输延迟等。     

基于Cat混沌和柯西变异的鸡群算法

当标准的CSO算法被应用于求解高维复杂优化问题时,存在易陷入局部最优解与较差的收敛精度等明显缺陷。本文提出了一种基于Cat混沌与柯西变异的改进鸡群优化算法(ICSO),然后使用6个标准函数对ICSO算法进行了仿真寻优,结果表明,相比PSO算法、BA算法和CSO算法,ICSO算法具有更强的跳出局部收敛的能力,且寻优精度也有显著提高。     

结合随机森林的PSO-CNN入侵检测研究

为了提高网络入侵检测的准确率、精确率,降低误报率,提出一种结合随机森林(Random-Forest,RF)的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)结构及初始参数算法.该方法结合随机森林理论、PSO的全局寻优特点和CNN提取特征的局部相关性能力.在数据预处理阶段,通过随机森林进行数据特征提取,并作为模型的输入数据.采用粒子群算法优化CNN网络结构,使CNN在非经验指导下自主选择最佳网络结构和初始参数.实验结果表明,该方法在准确率、精确率、误报率方面均优于经典卷积神经网络、粒子群优化反向传播(BP)算法、粒子群优化支持向量机(SVM)算法及目前流行的集成学习方法.     

基于无线传感网络的β辐射监测系统的实现

根据β辐射监测环境的特殊性和实际监测功能需求,以G-M计数管作为β辐射探测器,采用MSP430F1611单片机处理器和CC2530的无线收发器芯片的传感器节点设计,运用ZigBee无线传感网络技术于无线传感监测网络中,实现了一种新型的基于无线传感网络的β辐射监测系统,具有低功耗、自组网,监测数据高可靠性、稳定性好,覆盖度广等优点,应用前景十分广阔.     

基于ZigBee的无线传感器网络平台的设计

通过对ZigBee无线传感器网络技术的研究,采用Atmega128L和CC2420设计并实现了一个基于ZigBee无线传感器网络平台,并对该平台的硬件结构设计做出了详细的介绍,实验测试该平台具有低功耗、高可靠性,易组网及稳定性好等优势,具有广泛的应用前景。     

浅析无线传感器网络在医疗系统中的应用

随着无线传感器网络技术的发展与成熟,其应用在各个行业中越来越广泛.近年来在医疗系统中使用无线传感器网络,吸引了的众多的研究并且取得了巨大的成就.无线传感器网络技术解决了有线设备的线路复杂性等问题,为医疗系统的远程服务提供了空间.     

无线多媒体传感器网络的QoS问题研究

无线多媒体传感器网络（WMSNs）是在传统无线传感器网络（WSNs）基础上发展起来的具有音频、视频、图像等多媒体信息感知功能的新型传感器网络．具有广阔的发展前景。WMSNs感知媒体丰富、数据量大和处理任务复杂等显著特点,使其QoS问题的研究极具挑战性。该文分析了WMSNs的QoS需求,并从MAC层和网络层讨论了这一领域的国内外研究现状。最后对QoS亟待解决的问题作了总结。