采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于小波变换的场强定位算法

利用服务基站与移动台之间的场强测量值来进行移动台位置估计,并从场强信号传播模型和定位算法出发,提出了一种基于小波变换的改进场强定位算法。通过小波变换来修正传播误差,然后利用LS算法进行定位。仿真结果表明,该基于场强的移动台定位方法在一定程度上提高了定位精度,定位效果明显优于Chan算法、LS算法、Taylor算法。     

一种基于国产密码算法的身份认证方案

提出了一种基于国产密码算法的身份认证方案。方案中的关键数据用SM2加密保护,引入随机数保证发送中间认证信息的时间具有无规律性。方案克服了传统方案存在的常见安全漏洞,可以更有效地抵御窃取信息攻击和劫取连接攻击,并保留了传统方案的安全特性,可以适用于安全性需求较高的场合。