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针对入侵检测系统的高漏报率及高误报率问题,提出一种混杂入侵检测模型。该模型分别构造基于核主成分分析(KPCA)和核独立成分分析(KICA)的特征提取器,并采用集成学习对特征提取结果进行整合学习。采用分布式神经网络对集成结果进行再学习,从而实现对大规模数据的分布式处理。通过反馈机制调节KPCA和KICA的集成学习权重,达到最优检测效果。采用KDD CUP’99数据集进行测试实验,结果表明:该模型能够获得较高的检测正确率,同时具有较低的漏报率及误报率。 相似文献
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国内钢铁市场近日传来非常令人担忧的消息,2002年第一季度钢铁行业的利润比去年下降了一半。按照现在的情况,钢铁企业目前首要的工作当属保住饭碗,而以加强企业管理水平和企业的市场竞争力为目的的信息化建设自然被列在了靠后的位置上,这个时候要投资信息化建设,哪怕是基础的建设,对于大部分钢铁企业来说已成奢侈。而就在一个多月前的第六届中国国际电子商务大会上,以推广电子商务经验为目的 相似文献
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随着网络规模的不断扩充,对于DDoS攻击的集中式检测方法已经无法满足实时性和准确性等要求。针对大规模网络中的DDoS攻击行为,提出了一种基于全局PCA的分布式拒绝服务攻击检测方法(WPCAD)。该方法由传统的OD矩阵得出各节点的ODin矩阵,各分布式处理单元通过PCA分析到达该节点的多路OD流之间的相关性,利用DDoS攻击流引起流量之间相关性突变的特性来完成检测。该方法采用分布式处理的方式,降低了检测数据所消耗的带宽,并满足了检测的实时性。实验结果表明该方法具有更好的检测效果。 相似文献
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针对日益严重的拒绝服务(DoS)网络攻击行为,提出了一种基于活跃熵的DoS攻击检测模型。该模型通过活跃通信理论将信息熵与网络流会话相关性结合起来,通过分析网络流量活跃熵值的变化实现对DoS攻击行为的检测。实验结果表明:正常网络流量下活跃熵值基本稳定,在发生DoS攻击时网络流量的活跃熵值波动明显;该模型与静态熵检测模型相比,检测结果更准确,同时能够更有效地检测未知的DoS攻击行为。 相似文献
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仍有不少企业把电子商务等同于一个Web站点,事实上,在不断变化、动态的业务环境中,解决方案至少百分之九十体现在基于Web应用与公司核心业务应用的集成上 相似文献
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时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。传统的时间序列预测主要依靠基于模型的方法,比如季节性差分整合移动平均自回归模型(SARIMA)和指数平滑法(EXP)等。此类方法的参数选择严重依赖于专家经验,适用性并不广泛。针对周期性遥测参数,采用长短期记忆网络(LSTM),学习长时序依赖关系并给出多步预测值。试验通过将预测问题转化为监督学习问题建立半实时仿真环境,并重点研究了观测窗口、预测窗口、网络结构等对性能指标的影响。对比LSTM、SARIMA、EXP,结果表明LSTM具备优异的线性拟合能力和良好的非线性关系映射能力。LSTM预测方法摆脱了传统方法受制于专家经验和模型精度低等问题,为开展实时遥测参数预测奠定了基础。 相似文献
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