基于动态行为和机器学习的恶意代码检测方法

目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强,现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析Cuckoo沙箱记录恶意代码的行为信息和网络流量,结合Cuckoo沙箱与改进DynamoRIO系统作为虚拟环境,提取并融合恶意代码样本API调用序列及网络行为特征。在此基础上,基于双向门循环单元（BGRU）建立恶意代码检测模型,并在含有12 170个恶意代码样本和5 983个良性应用程序样本的数据集上对模型效果进行验证。实验结果表明,该方法能全面获得恶意代码的行为信息,其所用BGRU模型的检测效果较LSTM、BLSTM等模型更好,精确率和F1值分别达到97.84%和98.07%,训练速度为BLSTM模型的1.26倍。     

基于EKM-AE模型的无监督主机入侵检测方法

针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器,然后由完成训练的自编码器执行入侵检测.在虚拟局域网主机环境下进行了入侵检测实验,结果表明,在绝大多数实际应用场景(正常流量多于异常流量)下该方法具有良好的检测性能,且具有全过程无监督、可实时在线检测的优点,对主机网络安全有良好的提升作用.     

多层供应链网络中欠载失效和过载级联失效的协同演化研究

供应链网络与我们的生活密切相关,而供应链网络的级联失效问题一直是研究的重点.文中提出了一种多层供应链网络混合失效模型,更好地模拟了真实供应链网络欠载失效和过载级联失效的过程,为预防供应链网络崩溃提供了参考.首先,建立了上层供应商网络过载级联失效模型和下层零售商网络欠载失效模型,它们共同构成了上下层网络混合的供应链网络模型;然后,通过采用不同的攻击方式攻击上下层网络,分析了供应链网络的失效迭代过程和脆弱性.在初始攻击比例一定的情况下,上层供应商网络相较于下层零售商网络有更强的鲁棒性,初始攻击节点为上层供应商网络节点时,网络崩溃的阈值更低,更容易使供应链网络发生全面崩溃.仿真结果验证了模型的有效性,为预防供应链网络崩溃提供了新的研究模型.     

基于图卷积神经网络的SDN网络流量预测

精确和实时的网络流量预测在SDN网络中扮演着重要角色,同时对流量工程、网络控制起到重要作用.由于网络拓补的约束和时间的动态变化,即空间和时间特征,使得网络流量预测问题已经成为一个公认的科学问题.为了有效提取空间和时间特征,提出一种基于神经网络的预测模型,即结合了图卷积和门控循环单元的模型.图卷积网络可以有针对性地提取到复杂拓补的空间特征,同时门控循环单元能提取到流量的时间特征,两者的结合可以有效地预测软定义网络中的流量.在模型性能比较方面,将提出的GCGRU与经典方法进行了比较.评估指标包括MSE,RMSE,MAE.实验结果表明,GCGRU能够更有效地进行流量预测.     

基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制

为弥补侦查机器人行进灵活性不足的缺陷,降低无故运动碰撞事件的发生几率,提出基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制算法;利用超声信号处理电路,提取可供直接应用的侦查运动节点,联合已完成配置的MoveIt避障程序,实现对侦查机器人的实时避障运动规划;在此基础上,设置LQR控制器,在控制机器人侦查航速的同时,建立必要运动操纵方程,完成对侦查机器人的运动航线控制,提升与运动设备元件相关的行进灵活性;完善P2P网络平台,以待交互的运动数据作为处理支持条件,将所有侦查信息封装至同一区块组织中,完成基于区块链的避障控制原理研究,实现侦查机器人实时避障与航线控制算法的搭建;对比实验结果表明,应用基于区块链的控制算法后,C-Space参数极值超过8.0,RRT灵敏度也提升至75%,实现了对侦查机器人的灵活性行进控制,有效抑制了无故运动碰撞事件的出现。     

基于ZYNQ飞艇囊体应变在线监测系统设计

针对当前高空飞艇囊体的应变实时测量装置无法同时具备体积小和实时测量的工作属性,创新性地用光学器件和感光元件配合,对工作中飞艇囊体两个固定点的相对位移量进行测量,提出了一种能够在线监测飞艇囊体应变的测量装置,能够实现应变在线测量且测量精度高;采用TCD1500C电荷耦合器件作为数据来源;主芯片采用ZYNQ处理器,ZYNQ能够具备FPGA的并行处理能力和Cortex的数据调度能力,能够处理CCD高速数据;通过自定义IP核,使用PS端与PL端互联AXI协议,实现了高速、大量数据传输;为了得到应变信号,采用了将应变信号转化为位移信号进行采集的方法,之后将位移信号采集存储至SD卡中并周期性显示到上位机上,实现地面对飞艇囊体应变的实时监控;实现了飞艇囊体应变的实时测量并把测量精度提高至0.1％.     

自主水下航行器安全抛载系统设计

自主水下航行器(AUV)在海洋资源勘探与开发中发挥着重要作用,安全性作为其研究的重要内容与关键技术,关乎着水下任务能否顺利完成并安全返回;为进一步加强AUV在水下应对故障及危险的处理能力,依托实体AUV,设计一套安全抛载系统;该系统基于ARM Cortex—M4处理器,搭建抛载电路,使其不仅能够响应程序预先设定的抛载指令,还能根据一些突发或紧急情况,自动触发抛载动作,如:系统掉电、死机或漏水等;最后通过岸上模拟实验与真实水下实验,测得对10 kg抛载块进行抛载测试的准确执行率达100％,且抛载系统功耗为2.8 W;此外,对抛载系统进行了耐压测试,压力测量装置显示,在10 MPa压力范围内,该系统仍能正常可靠工作,其耐压性得到有效验证,符合总体设计要求.     

防撞梁优化对汽车冷却气流的影响

作为能把汽车发动机运行过程中产生的热量及时散发出去的汽车冷却系统是汽车的重要组成部分之一。现如今,大部分汽车使用的冷却系统多为风冷与水冷系统混合使用,在这之中,冷却系统的进气流量严重影响着汽车整体冷却效果。而汽车另一重要组成部分的防撞梁对汽车在运行过程中其冷却气流进气量的影响往往被人们因种种原因所忽视。本文将会探讨在有效保障汽车防撞梁的功能作用时,防撞梁部分对汽车冷却系统的进气流量以及冷却气流阻力的影响,来说明对防撞梁结构进行优化的必要性。     

均线模型在流量运营推荐系统中的应用

在线上营销活动中,为更精准的向客户推荐产品,本文以用户日流量为基础,将机器学习及均线模型应用于推荐系统中,进行基于日流量均线的形态分析。根据流量均线情况设计流量头部用户和流量使用下降用户形态指标。识别全网用户活跃度情况,在任意生命周期中可根据模型中的均线形态筛选出目标用户进行推广,并制定预警指标及时介入运营,实现识别用户在不同时期不同均线形态,并有针对性制定合适的营销活动,从而提升推荐成功率。     

水电站流域生态放流算法的优化

随着国家对环境的问题的重视,水电站生产也需要做出相应的改变.在保证生产的前提下,必须担负起保护流域生态环境的责任,生态流量是流域生物生存所需流量.如何在满足河流生物基本需求的前提下,保证水电站的最大输出,就必须计算出河道的生态流量,但是随着季节、气候等因素的变化,生态流量也在随之变化,针对以上问题,研究一种能够适应各种变化因素的生态基流计算方法,对于水电站流域的生态环境具有重要意义.