Polymorphic蠕虫特征自动提取算法及检测技术研究

入侵检测系统检测蠕虫攻击的关键在于蠕虫特征是否准确,随着蠕虫Polymorphic技术的不断发展,如何快速有效地提取Polymorphic蠕虫特征,是入侵检测中特征提取领域的一个重要的研究方向。采用基于模式的特征提取算法,通过对多个可疑Polymorphic蠕虫流量进行序列比对,自动提取它们的最长公共子序列,结果用两种形式的向量表示;并采用相似度度量的检测方法,利用已提取的特征向量,判别新到来的Polymorphic蠕虫流量所属的类别,从误报率和漏报率方面验证了特征提取算法的有效性以及相似度度量检测方法的有效性。     

面向方面软件动态耦合的度量

耦合性是两个模块间相互作用的测度。面向方面编程是一种新的编程范型,它支持关注点的分离。目前,对于面向方面软件耦合度量的常用方法是对软件进行结构分析和静态代码分析。然而,由于系统中的动态绑定以及代码中大量无用的方面代码导致静态度量结果无法精确地反映程序运行时的实际耦合。首先提出适用于面向方面软件的动态耦合度量框架。接着,在该框架的基础上,根据不同的耦合关系类型,形式化定义了动态耦合度量指标集,并验证数学属性。最后,讨论了动态耦合度量工具的实现。     

基于SSMBSS的软件缺陷分析

该文首先介绍了上海软件度量基准体系,其次对缺陷的特征以及缺陷管理的意义进行了分析和研究,最后在上海软件度量基准体系收集的软件开发过程中的各种数据的基础上,按照项目过程模型,过程改进模型,系统架构类型,业务领域,开发平台,开发类型等标准,对缺陷密度进行了详细的分析和研究,随后研究了基于过程改进模型的企业在各开发阶段的缺陷分布情况,提出了自己的见解和意见。     

网络主机脆弱性分析

本文提出了一种基于Agent的网络主机脆弱性分析框架，通过分布在各主机中的Agent对网络主机脆弱性度量进行收集，然后分析在不同网络攻击阶段的脆弱性度量值变化状况。通过该脆弱性评估框架，不仅分析了网络主 机的脆弱性状况、模拟了网络攻击过程，而且为进一步的网络安全防范奠定了基础。     

一类非线性系统的微分平滑反步自适应输出反馈控制

研究了一类含不确定参数且存在未知扰动的严反馈非线性系统输出反馈控制问题,设计了一种新型的反步递推(Backstepping)自适应控制器.为实现输出反馈,设计过程引入了虚拟的全维状态观测器.由于Backstepping的虚拟控制量与未知参数逼近值及其高阶导数有关,为此通过微分平滑算法对原系统进行相应的动态扩展.在稳定性分析中,利用Lyapunov定理,得到了系统全局一致有界稳定的条件,并求出系统的稳态跟踪误差.最后给出的仿真算例验证了本文方法的有效性和可行性.     

两种3维重建方法的比较

对基于本质矩阵和基于绝对二次曲面的两种重建方法进行了比较研究,仿真实验和真实图像实验结果表明,尽管基于绝对二次曲面的重建方法比较抽象,很多人对这种方法不太熟悉,但是该方法无论是在重建精度还是鲁棒性方面都优于基于本质矩阵的重建方法,这一发现对实际应用有非常重要的指导作用.     

基于视觉特征的尺度空间信息量度量

图像的多尺度表示指的是从原始图像出发,导出一系列越来越平滑、简化的图像。这种简化意味着信息的丢失。如果能定量描述每一个尺度中图像的信息,这对于多尺度表示来说有着重要的作用。虽然Sporring等人提出的尺度空间信息熵度量能解决一些问题,但是并不满足从视觉理论和直观的基础上提出的尺度空间信息量度量的基本要求,例如形态不变性等,为此在M arr视觉理论基础上定义了一个新的具有视觉意义的尺度空间信息度量,并在典型的高斯尺度空间中,证明了它确实满足从视觉理论和直观的基础上提出的尺度空间信息量度量的基本要求。数值试验验证了这种定义在视觉上是可靠的,从而为图像尺度的自适应选择提供了一种可靠的方法。     

非线性摄动离散系统H∞鲁棒控制

对于具有非线性摄动的离散系统,提出了H∞鲁棒控制问题.应用离散系统H\-∞范数与Riccat不等式的关系,给出了考虑具有不确定非线性摄动离散系统的H∞鲁棒性能设计准则,以此,给出了对于这样的被控对象的反馈控制器设计方法.     

一个面向分布式程序的测试系统框架

提出了一个面向分布式程序的测试系统框架TFDS(test system framework for distributed software system),并介绍了它在异构网络中的一个实现原型PSET*(distributed progra m structure and event trace, revised version).框架的主要功能是对分布式程序进行单 元测试和集成测试.包括面向规约设计和源码分析的静态部分和面向程序执行和事件序列分 析的动态部分.在构件的基础上,PSET*的功能可以较容易     

基于动态神经网络的非线性系统鲁棒观测器设计

基于动态神经对一类不确定非线性系统提出一种新的鲁棒观测器。其中无离线学习、持续激励和输出匹配条件等要求。仿真说明所提方法的有效性。