入侵进程的层次化在线风险评估

提出了从服务、主机和网络自下到上的层次化在线风险评估模型,实时地评估一个正在发生的入侵进程在这3个层面所产生的风险情况.在服务层面,使用了证据理论来融合报警线程中多个能够反映风险变化情况的变量来计算风险指数,通过风险指数反映入侵风险的客观情况,同时结合主观安全意识所反映出的目标风险分布,综合评估目标的风险状态.在主机层面提出了基于木桶原理的风险评估方法,在网络层面提出了安全依赖网络概念,利用了改进的风险传播算法,完成了网络层面的风险评估.提出的评估算法将报警验证、聚合与关联,以及报警置信度学习这些报警处理过程同风险评估紧密结合起来,很好地处理了风险评估中主观性、模糊性和不确定性等问题.实验表明对各种入侵进程进行的层次化在线风险评估结果与攻击实际特点相符合,为响应决策提供了有利的支持.     

在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征

IDS（入侵检测系统）是一种检测网络入侵行为的工具。然而现在的IDS在提取用户行为特征的时候经常不能取得满意的结果。所提取的特征不能很好的反映出真实的情况,所以有时候经常出现漏报或误报的情况。文章针对这一情况,详细讨论了利用数据挖掘技术提取用户行为特征的方法,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

土壤非均匀水流运动与溶质运移的两区-两阶段模型

根据优先流发展过程中所表现出来的阶段性特征和分形特征,建立了描述非均匀土壤水流运动和溶质运移过程的两区-两阶段模型。模型认为,研究区域可划分为水流经过的活动流场(即优先流流场)和水流绕过的不活动流场两个区域;优先流流场在发展过程中将先后经历流场扩张和保持两个阶段;处于扩张阶段的优先流流场,其内部土壤水流运动的快速非平衡特征明显,并表现出明显的分形特征;处于保持阶段的优先流流场,其内部的土壤水流运动类似于基质流运动,无明显的分形特征。通过在砂土、壤土和黏土条件下开展的6个示踪试验,检验和评价两区-两阶段模型、活动流场模型和两区模型模拟预测非均匀土壤水流运动和溶质运移的有效性。研究结果表明,两区-两阶段模型可较好地描述各种土质条件下的优先流运动;活动流场模型对壤土和黏土条件下的优先流运动预测精度较好,而对砂土条件下的优先流预测精度较差;两区模型对各种土质条件下的优先流运动预测精度均较差。     

多维数据模型中维层次结构的自动生成算法及其实现

多维数据模型是数据仓库及联机分析处理的核心,目前主要有两种:星型模型和雪花模型。维层次结构是多维数据模型最重要的概念之一。该文提出了一个算法,它能够在雪花模型中根据维表间的依赖关系构造维的层次结构。指出使用该算法的前提并进行了证明,随后实现了算法。文章最后提出了在星型模型中构造维的层次结构的基本过程。     

数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块的设计与实现

通用数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块采用耗时短，分类效率高，较为成熟的决策树C4．5，介绍了该系统中分类挖掘模块的设计与实现，并说明了分类挖掘模块采用决策树C4．5的方法。     

模糊多类SVM模型

利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.理论分析与数值实验都表明,该算法具有良好的鲁棒性.     

长江赤心堤整治工程监理工作刍议

结合长江赤心堤江岸整治工程监理工作和实践经验，阐述了要较好地完成整治工程施工阶段的监理任务，必须采取对进度实施动态控制，对质量实施过程控制，对投资实施工程量控制的措施。