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基于关联规则的网络异常检测系统设计与实现

基于关联规则的网络异常检测系统设计与实现[通信与网络][信息安全]

入侵检测技术是网络安全防御的核心技术之一。由于网络承载的带宽流量日益增多,入侵检测系统需要提供快速的检测能力。Snort入侵检测系统依靠将抓取的数据与规则匹配来判断是否受到攻击,因此规则的好坏决定了系统性能的高低。结合数据挖掘技术,设计实现一种基于关联规则的关联分析器插件来增强Snort对入侵的识别能力。首先利用Apriori对Snort产生的告警日志进行数据挖掘,搜索隐藏的攻击模式;然后,将关联规则转化为相应的Snort规则。最后,利用SYN Flood攻击测试规则增强的Snort系统的性能,结果表明,改进后的Snort能够提高对SYN Flood攻击的检测效率。

發(fā)表于:2020/11/18 上午9:02:00

一种六边形分形宽带天线的设计

一种六边形分形宽带天线的设计[其他][其他]

提出了一款应用于L波段、S波段和C波段的六边形分形宽带微带天线,该天线采用二阶六边形Sierpinski分形结构作为辐射贴片,使用微带馈电技术进行馈电。通过仿真分析与模型优化,天线的最终尺寸为36 mm×28 mm×1.6 mm,-10 dB阻抗相对带宽为150.3%(1.10~7.76 GHz),在1.10 GHz处有最大峰值增益7.80 dB。该天线具有结构简单、体积小、带宽大、增益良好的特点,可以适用于各种宽频带通信系统中。

發(fā)表于:2020/11/18 上午8:54:00

基于Linux的电力网关的设计与实现

基于Linux的电力网关的设计与实现[通信与网络][智能电网]

随着智能电网建设的持续发展,智能用电领域也不断发展。针对电力行业用户端的需求,设计了一种基于Linux操作系统的电力网关。该网关采用AM335x作为处理器,运用嵌入式编程实现网关相关功能,将智能电网用户端电力设备的Modbus协议转换成MQTT协议,再通过4G模块将数据转输至云平台。经测试,该电力网关运行稳定高效,实现了传统有线网络和无线网络的数据交互以及远程控制,满足了电力行业用户端的业务需求,同时为后期电力数据分析的数据来源提供了便捷途径。

發(fā)表于:2020/11/18 上午8:46:00

基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法

基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法[测试测量][信息安全]

针对传统特征工程中需要大量专家经验和人力的不足,研究了基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法。基于UC Berkeley的ExploreKit自动特征生成方法,通过对原始特征计算获得大量候选特征,根据候选特征的元特征预测其性能并进行评估排序,使用贪心算法从中选出能够提升模型性能的新特征。从APK中提取了敏感API、危险权限等多种特征,在根据信息增益对特征进行筛选后,输入到特征生成框架中,使用C4.5、SVM和随机森林等作为分类模型。实验证明,该方法使错误率平均降低了24.6%,准确率达到了96.5%,曲线下面积(Area Under Curve,AUC)达到了0.99。

發(fā)表于:2020/11/17 上午9:24:00

便携式海水淡化系统设计

便携式海水淡化系统设计[人工智能][工业自动化]

针对小型渔船在海上缺少电力,难以支撑起大型海水淡化设备的问题,设计一款环保型便携式海水淡化系统。该系统以智能手机为上位机控制端,以STM32为主控制器的海水淡化系统为下位机,利用太阳能风能发电为系统电能驱动,可实现智能控制设备、无线检测系统电量,以及GPS定位以防止渔船驶出经济专属区,极大地克服了长期喝蒸馏纯净水而造成微量元素缺失等弊端。实践证明,该系统能有效地降低渔民出海带淡水量,增加作业时长,提高海船的续航力和自持力等,实现运行效益的最大化。

發(fā)表于:2020/11/17 上午9:10:00

基于改进CapsNet的色素性皮肤病识别的研究

基于改进CapsNet的色素性皮肤病识别的研究[通信与网络][医疗电子]

皮肤病是医学上的常见的、多发性疾病,因此皮肤检测技术越来越受关注。卷积神经网络是常见的皮肤检测方法,其模型结构会丢失很多信息。CapsNet(胶囊网络)是在卷积神经网络之后的一种新的神经网络。CapsNet的矢量化特征能够较好地表达空间关联性,每一个capsule(胶囊)独立地服务各自的任务。分析了CapsNet的基本结构和主要算法,改进了网络模型从而避免过拟合现象发生,试图基于改进CapsNet针对预处理之后的皮肤图像进行识别,并与传统卷积神经网络的模型作对比。实验结果表明,使用改进CapsNet对色素性皮肤病进行识别可以有较好的识别效果,并且准确率比传统方法高出8%~10%。

發(fā)表于:2020/11/17 上午8:59:00

物联网安全标准及防护模型研究概述

物联网安全标准及防护模型研究概述[通信与网络][物联网]

伴随物联网技术与各垂直行业加速融合渗透,物联网安全重要性日益凸显。首先对物联网安全挑战的新特点进行了总结,分析了物联网安全威胁,对国内外物联网安全政策法规、标准发展和安全模型进行了概述,最后对物联网安全趋势进行了总结和展望。

發(fā)表于:2020/11/16 上午10:44:00

基于生成对抗网络合成噪声的语音增强方法研究

基于生成对抗网络合成噪声的语音增强方法研究[通信与网络][通信网络]

在语音增强领域,深度神经网络通过对大量含有不同噪声的语音以监督学习方式进行训练建模,从而提升网络的语音增强能力。然而不同类型噪声的获取成本较大,噪声类型难以全面采集,影响了模型的泛化能力。针对这个问题,提出一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的噪声数据样本增强方法,该方法对真实噪声数据进行学习,根据数据特征合成虚拟噪声,以此扩充训练集中噪声数据的数量和类型。通过实验验证,所采用的噪声合成方法能够有效扩展训练集中噪声来源,增强模型的泛化能力,有效提高语音信号去噪处理后的信噪比和可理解性。

發(fā)表于:2020/11/16 上午9:19:00

移动蜂窝网络中D2D通信资源分配算法概述

移动蜂窝网络中D2D通信资源分配算法概述[通信与网络][通信网络]

Device-to-Device(D2D)通信是用于通信网络中临近设备间直接交换信息的技术。凭借有效提高频谱利用率、减轻网络负载、降低通信时延等特性,D2D技术已经成为解决当前高速流量增长和海量设备接入的关键技术,其中资源分配作为D2D通信中的重点问题之一,也正受到广泛的研究和讨论。首先对D2D通信技术进行简介,其次重点介绍D2D通信中资源分配算法的研究现状,最后总结研究中的重难点问题,提出未来研究方向。

發(fā)表于:2020/11/16 上午9:10:00

5G核心网服务化架构演进研究

5G核心网服务化架构演进研究[通信与网络][5G]

在3GPP Release 15阶段,服务化架构项目主要完成了服务发现的机制,但网元间通信采用的还是直接通信方式,这种点对点的通信方式在未来复杂的网络环境中极难维护,同时网元本身的可靠性也没有成熟的保障手段。主要研究5G核心网服务化架构演进方向,具体分析基于服务通信代理的间接通信方式,给出服务通信代理的优势与部署建议;分析网元集合与网元服务集合的高可靠性机制,给出网元卸载存储、转发功能以及专注计算的演进方向。

發(fā)表于:2020/11/13 上午10:09:00

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