基于神经网络的访问控制策略优化模型

访问控制是网络安全防范和保护的主要核心策略,其主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。将风险概念引入访问控制,分析了基于风险的权限委托以及权限再分配的基本性质;基于MUS集合的计算方法,给出了一种基于神经网络的风险评估方法。针对神经网络适合定量数据,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法量化信息安全的风险因素指标,对神经网络的输入进行模糊预处理。仿真结果表明,模糊神经网络经过训练,可以实时地佑算风险因素的级别。     

多描述编码与网络编码在无线传感器网络中的应用

多描述编码可以有效地防止图像数据的丢失,防止对单份数据的依赖,保证接收端收到图像的质量。网络编码可以有效提高网络带宽利用率。为了适应数据在无线传感器网络中的可靠传输,并节省网络的带宽,提出将多描述编码与网络编码相结合的思想,以多条路径传输为基础,将其应用在无线传感器网络中。     

网络流水印技术研究进展

网络流水印技术作为一种主动流量分析手段,可有效追踪恶意匿名通信使用者与跳板链后的真实攻击者,具有准确率高、误报率低和观测时间短等优点,在攻击源追踪、网络监管和攻击取证等领域有着重要应用。首先阐述网络流水印技术的基本框架及主要特点,接着对当前基于包载荷、基于流速率和基于包时间的典型网络流水印技术进行简要介绍,然后概述针对网络流水印技术的时间分析攻击、多流攻击和均方自相关攻击等主要攻击手段与反制对策,最后对网络流水印技术的发展前景进行展望。     

网络信息安全问题和对策

主要探讨了网络信息安全中存在的威胁,并提出了相应的应用措施。     

一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法

针对时变信号模式分类和未标记样本信息的有效利用问题,提出了一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法。根据获得的已标记和未标记的过程函数样本信号,分别构建基于竞争学习规则和有教师示教方法的自组织过程神经网络模型,利用该网络的自组织特性,实现动态样本的分类标识。文中分析了算法的信息处理机制,给出了具体的实现步骤。以油田开发水淹状况判别为例,实验结果验证了方法的有效性。     

一种基于数据并行的过程神经网络训练算法

针对过程神经网络时空聚合运算机制复杂、学习周期长的问题,提出了一种基于数据并行的过程神经网络训练算法。该方法基于梯度下降的批处理训练方式,应用MPI并行模式进行算法设计,在局域网内实现多台计算机的机群并行计算。文中给出了基于数据并行的过程神经网络训练算法和实现机制,对不同规模的训练函数样本集和进程数进行了对比实验,并对加速比、并行效率等算法性质进行了分析。实验结果表明,根据网络和样本规模适当选取并行粒度,算法可较大提高过程神经网络的训练效率。     

减压渣油评价中的人工神经网络分析方法

介绍了渣油评价中人工神经分析方法,其目标是以少量的关键参数推演出渣油评价所需的并试图通过改变网络输入参数来确定不同性质指标对推演渣油其他参数的影响程度。文中给出了人工神经网络方法与多元线性回归方法的对比,表明人工神经网络用于模拟减压渣油的评价方法和实验过程的可行性,并为该方法用于仿真实验过程指出应用前景。     

面向数据挖掘的时间序列聚类方法研究

一、引言自然界以及我们社会生活中的各种事物都在运动、变化和发展着,将它们按时间顺序记录下来,我们就可以得到各种各样的“时间序列”数据。对时间序列进行分析,可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律,对于人们正确认识事物并据此作出科学的决策具有重要的现实意义。     

网络层支持主机移动的研究

网络协议的发展受到计算技术、通信技术和网络应用的共同驱使。近年来,计算技术的发展使体积小功耗低的膝上型电脑和掌上型电脑日益普遍,它们的功能越来越接近于台式机和工作站;通信技术的进步使得各种无线传输网络甚为流行,出现了PCS、PCN、UPT和UMTS等设备和服务;而应用也对“无论何     

基于三网合一解决方案的研究

1 引言所谓“三网合一”是指原先设计运营的传统电信网、计算机网(主要是指因特网)和有线电视网正趋向于相互渗透和相互融合;相应的三类不同的业务、市场和产业也正在相互渗透和相互融合,最终将形成一个平台三种业务之格局。随着计算机技术、通信技术、网络技术、有线电视技术及多媒体技术的飞速发展,尤其在Internet的推动下,信息与网络进入了高潮,信息交换与网络传输的规模容量发生了根本性的变化。有线传输从电缆向光纤发展;无线通信从话音走向数据;用