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基于核聚类的无线传感器网络异常检测方案 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无线传感器网络的自身特殊性和所面临的路由安全威胁,提出了一种基于核聚类的异常检测方案——KCAD,以检测路由攻击所导致的流量异常。该方案通过利用Mercer核,将输入空间的流量特征样本隐式地映射到高维特征空间,突出了不同样本间的特征差异,从而更好地完成聚类,提高了检测准确率,同时还针对流量特征样本做了时间维扩展,使之更能反映近期网络流量状况,减少了由于历史数据集影响所带来的误报。仿真实验结果表明,KCAD方案能够在较少的资源开销条件下,迅速、有效地检测出传感器网络中的攻击异常。 相似文献
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处理速度成为制约基于软件加/解密的VPN网关性能提高的瓶颈。文中提出了网络主处理器和加密卡并行处理IPSec数据的嵌入式VPN网关实现方案。在该实现方案中,IPSec数据包的加/解密以及认证等高强度的计算均由硬件加密卡完成,而使网络主处理器更专注于对IPSec数据包的封装处理。试验数据表明,这种实现方案运行稳定,能够满足高速网络的需求。 相似文献
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为充分利用文本内容的上下文信息,结合图模型及查询向量的构建方法,提出一种融合查询内容信息的个性化引文推荐方法。通过三种论文信息构建三层图模型,并在不同层上设置不同参数,调整节点向不同层次的跳转概率;利用word2vec技术构建的查询向量,可以有效利用文本上下文内容信息,使相似的文章在距离上更加接近,进而对候选文章进行评分预测与论文推荐。在Association of Computational Linguistics Anthology Network数据集上进行计算分析,相同查询下与原有的方法相比在recall@N上平均提高约7%,在NDCG@N上平均提高约11%。实验结果表明该方法可以使引文推荐的质量得到有效的提升,能够获得较好的推荐效果。 相似文献
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为使用正例与未标注数据训练分类器(positive and unlabeled learning,PU learning),提出基于随机森林的PU学习算法。对POSC4.5算法进行扩展,在其生成决策树的过程中加入随机特征选择;在训练阶段,使用有放回抽样技术对PU数据集抽样,生成多个不同的PU训练集,并以其训练扩展后的POSC4.5算法,构造多棵决策树;在分类阶段,采用多数投票策略集成各决策树输出。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法的分类性能优于偏置支持向量机算法、POS4.5算法和基于装袋技术的POSC4.5算法。 相似文献