基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络（DNN）在处理海量数据时具有较好的并行计算能力。结合联邦学习框架并将基于自动编码器优化的DNN作为通用模型,建立一种网络入侵检测模型DFC-NID。对初始数据进行符号数据预处理与归一化处理,使用自动编码器技术对DNN实现特征降维,以得到DNN通用模型模块。利用联邦学习特性使得多个参与方使用通用模型参与训练,训练完成后将参数上传至中心服务器并不断迭代更新通用模型,通过Softmax分类器得到最终的分类预测结果。实验结果表明,DFC-NID模型在NSL-KDD与KDDCup99数据集上的准确率平均达到94.1%,与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比,准确率平均提升3.1%,在攻击类DoS与Probe上,DFC-NID的准确率分别达到99.8%与98.7%。此外,相较不使用联邦学习的NO-FC模型,DFC-NID减少了83.9%的训练时间。     

试析《德意志意识形态》中的社会活力思想

论述了<德意志意识形态>中社会活力思想的形成过程,以及其中社会活力思想的具体内容.认为社会活力思想是马克思恩格斯批判传统资本主义的有力武器;不仅对批判传统资本主义有效,而且对批判现代资本主义也有效;<德意志意识形态>中的社会活力思想博大精深,不仅是批判的武器,同时也是建设的武器.     

基于联邦滤波器结构的分散化H∞鲁棒滤波算法研究

深入研究了基于联邦滤波器结构的分散化H∞鲁棒滤波算法;通过研究H∞滤波器的结构和鲁棒 机制,提出一套H∞鲁棒信息滤波公式．在此基础上,建立了一套形式简单、可行性强的联邦H∞鲁棒滤波算 法．与传统联邦卡尔曼滤波算法相比,该算法仅增加一个鲁棒化环节,实际上是一种Krein 空间的联邦卡尔曼 滤波算法．最后,全面分析了该算法四种结构及其性能,仿真结果表明了其具有有效性和可行性．     

基于HLA的通用虚拟显控台开发环境

对建模和仿真的HLA（高层体系结构）的FEDEP（联邦开发和执行过程模型）进行了深入分析,剖析了HLA应用开发过程和仿真程序设计方法。提出了基于HLA的通用虚拟显控台技术和开发环境,并给出了实现方法。为增强系统的功能和灵活性,提出了层次式智能虚拟部件和智能控件化虚拟显控台系统的概念。     

基于联邦滤波的室内多传感器融合导航定位方法研究

针对室内多传感器融合导航定位问题,提出一种基于联邦滤波的INS/3D LASER/单目视觉融合的室内导航定位方法.该方法是通过联邦滤波将INS分别同3D LASER与单目视觉构成子滤波器,主滤波器根据最小方差准则,利用最优系数加权法融合各子滤波器的最优估计,从而获得全局最优融合结果.实验证明,该方法能有效提高室内导航定...     

基于HLA的雷达探测能力仿真系统设计

以对空情报雷达探测系统为研究对象,提出了基于HLA的对空情报雷达探测能力仿真结构。以高层体系结构作为技术框架,分析了仿真系统的特点和实现功能,设计了联邦对象并实现了联邦开发,组建了分布式仿真系统结构。     

美国一家滥发垃圾邮件公司被重罚90万美元

3月26日，美国联邦贸易委员会官员日前说，美国一家因特网营销公司因发送大量垃圾邮件成为被告，这家公司已同意支付90万美元罚金。这家公司名为“跳跃开始技术公司”，总部设在旧金山，以免费电影票为奖励，让用户提供他们朋友的电子邮件地址，得到这些地址后再把商业电子邮件伪装成私人邮件大量发送。     

基于HLA的导弹攻防仿真系统的设计与实现

基于HLA建立仿真应用系统是提高作战仿真活动效率的有效途径.分析了导弹攻防仿真系统的功能,并依据HLA的基本概念、方法和原理对分布式导弹攻防仿真系统进行系统设计,建立了系统体系结构,介绍了联邦成员的分类及具体的联邦成员,并给出了FOM/SOM的设计和仿真系统的程序实现.     

异构数据源的集成技术

本综述了异构数据源集成技术的发展必然性、发展历史、现状和将来。按照集成技术出现时间的顺序首先介绍了最通用的ODBC方案,然后介绍了两种对关系数据库进行集成的传统方法：有全局模式的集成策略和无全局模式的集成策略,最后着重叙述了新时期出现的几种有代表性的数据集成方法。     

基于联邦机制的设计制造信息资源管理框架结构的研究

分析了现代企业信息资源的特点,给出基于联邦机制的企业含义,讨论了一种基于联邦机制的设计制造信息资源管理的框架结构,运用CORBA和JAVA技术实现系统的异构。为了实现语义上的数据交互和互操作,采用面向功能的代理和智能联邦代理,实现异地联邦企业的产品设计与制造。