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从安全角度出发,多变体执行(multi-variant execution,MVX)被广泛应用于网络安全防御,但多变体执行存在一个共性问题:即各路执行体向裁决器返回内容时,合路产生的误报难以解决。排除机器环境等客观因素,产生误报是因为表决器收到合路信息后开始对非一致变量作安全判断,除真实攻击造成的非一致变量外,还夹杂着正常系统运行产生的非一致变量(如内存描述符、端口号、随机数、代码及进程内的线程调用顺序),从而造成表决器误判,影响多变体系统正常运行。如果能降低多变体执行的误报率,则可以有效地提高系统效率及防御能力。对近年来多变体执行的类型进行归类,并对多变体执行产生的误报问题及解决策略进行归纳总结,分析多变体执行产生裁决误报的原因,选择Pina算法进行同步的策略、编译器模块插桩的策略、缩小表决边界的策略,对三种方案在特定应用场景下进行实验分析,分析每个方法的功能及性能,指出各自策略的优点及缺点。最后讨论现有多变体执行现有技术未解决的难点和未来的研究方向。 相似文献
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通过对给定样本模式的学习,构建的三层神经网络模型能够获取评价专家的经验、知识、主观判断以及对目标重要性的权重协调能力,较好地保证评价结果的客观性.实例证明,人工神经网络方法应用于组织网络化发展评价是可行和有效的. 相似文献
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铜转炉吹炼是火法炼铜的关键工序,其终点判断与炉寿、铜产率和直收率紧密相关,目前现有人工经验、仪器测定和物料平衡法等终点判断方法均存在一定的局限性。理论上铜转炉吹炼造渣期终点与渣含Fe是否达标有关,而不同Fe含量渣样呈现不同的图像特征,鉴于此,基于图形识别的特征向量提取原理,分别采用卷积神经网络(CNN)算法与支持向量机(SVM)算法,构建了铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型,为图像识别技术在铜转炉吹炼终点判断中的应用奠定数模基础。两种模型的实例分析表明,卷积神经网络的训练集预测准确率98%,测试集预测准确率约50%;支持向量机模型的训练集预测准确率99%,测试集预测准确率62%。 相似文献
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论述了PTA加氢反应器流程、反应原理和控制方法。加氢反应器发生故障即加氢反应器液位不能靠氢气流量来控制,按控制原理来说氢气流量加大,液位应该下降,但是反应器液位反而不断上涨,造成反应器满液位;反应器满液位时,反应器压力波动大,而此时加氢催化剂容易损坏或产品不合格。由此推测加氢反应器内产生阻塞流。但用化工设计手册提供流体阻塞流的判断方法去判断,结果与实际不符。经过工业试验,找到多相阻塞流新的判断和处理方法,并经过实际检验效果较好。 相似文献
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正键盘、鼠标由于价格低廉,往往成为我们选购中最易忽视的对象。实际上我们每天都要用它进行大量的输入操作,选择一款性能优良的产品至关重要。抛开手感这些因人而异的因素,如何用数据量化这一点呢?只需使用专门的工具对其进行检测即可。 相似文献
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阐述变压器油气体色谱分析与变压器内部故障之间的内在联系,通过色谱分析监测变压器的运行状况,并介绍变压器油气体色谱超标在线脱气处理方法。 相似文献