国家重点实验室开放基金(SKLSDE-2013KF-02)
- 作品数：17 被引量：13H指数：2
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- 一种P2P数据流聚类的算法
- 2016年
- P2P技术是当今发展最快的网络技术之一,但是P2P数据流大量的出现给互联网造成了一定的影响,因此为了控制P2P流对互联网产生的不良影响,有必要对P2P流和非P2P流进行识别和分类。然而对数据流进行聚类是对不同属性的数据流进行研究的重要一步,因此论文提出一种基于网络流量行为特征的P2P数据流聚类算法,该算法的思想是:首先描述P2P流量数据包的特征,根据P2P数据包的特征使用相似性计算算法对P2P相似流进行计算,其次使用决策树算法对P2P数据流与非P2P数据流进行分类,最后使用欧氏距离和粒子群算法对相似的P2P流进行聚类。
- 朱俚治
- 关键词：粒子群欧氏距离决策树
- MMTD在隐写术检测率上的应用被引量：1
- 2014年
- 数字水印是一种信息隐藏技术,同样隐写术也是一种信息隐藏技术。这两种隐藏技术的原理十分相似。由于数字水印存在透明性与鲁棒性之间的矛盾,所以隐写术也存在同样的矛盾。但如果隐写者将信息嵌入载体时具有一定的鲁棒性,这对抗拒外来攻击是有利的。当攻击者对载体进行攻击之后,人们在检测载体中是否藏有秘密信息时,容易产生漏警和虚警。因此为了减少漏警和虚警的发生,在本文将MMTD智能算法在检测载体中秘密内容方面进行有效的应用,以此来降低虚警率和漏警率。
- 朱俚治
- 关键词：隐写术中介
- 一种检测降质服务攻击的方法
- 2016年
- 当今的网络攻击事件时有发生,攻击者频频能够得逞的原因有两个,一是网络软件存在漏洞;二是日常使用的网络通讯协议未能充分考虑其安全性。降质服务攻击就是一种利用网络协议存在的安全漏洞,发送大量的数据包来达到攻击网络的目的。因此基于上述原因论文从单位时间内数据包数量变化的角度来检测是否存在有网络黑客在攻击网络。MMTD算法是一种源于中介思想的算法,论文将MMTD算法在检测网络攻击行为的方面进行应用是论文的创新点。
- 朱俚治
- 关键词：数据包
- 一种识别漏洞属性的算法
- 2015年
- 为了检测未知的漏洞,可以采用漏洞属性匹配算法来匹配未知的漏洞。在查阅了有关漏洞的检测算法和扫描算法的文献之后,提出了一种基于决策系统的漏洞属性匹配算法。该检测算法的思想是使用漏洞属性偏离函数对漏洞匹配程度的好坏做出评价,再使用决策树实现对匹配程度的好坏进行分类,如果匹配程度好,决策系统对这次漏洞的匹配是否成功做出决策。
- 朱俚治朱梧檟
- 关键词：粗糙集决策系统漏洞决策树
- 决策系统在K-means算法中的应用被引量：3
- 2015年
- 如今的聚类算法在数据挖掘和信息安全方面已有相当的应用。事实上在大数据时代之中,为了识别已知的或未知的数据则需要将通过数据聚类的算法来计算和实现。数据聚类算法是一种智能性的算法,其可以使得机器通过自我的学习来识别已知和未知的数据。目前的数据聚类算法,有基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法等各种的聚类算法。但在这些聚类算法中经典的算法仍然是基于距离的聚类算法,如K-means算法。因此论文的作者在查阅了一些关于距离聚类的算法之后,提出了将粗糙集中决策系统在K-means算法中进行首次的应用,这是论文的创新点。
- 朱俚治
- 关键词：聚类决策系统K-MEANS算法
- 一种基于粒子群的变形病毒检测算法
- 2014年
- 如今的病毒中部分病毒具有了自我变形能力。由于部分病毒能够自动的改变代码表达形式,因此现有的病毒检测算法在检测部分病毒时变得困难。为应对病毒出现的变形技术,病毒研究人员相继提出多种病毒的检测算法。本文的作者在查阅了与病毒相关的文献之后提出了一种新的变形病毒检测算法。该检测算法从判断程序行为的权值角度出发,并结合粒子群技术提出了一种具有一定智能性的病毒检测算法,该算法能够对现有的病毒检测算法有一定补充作用。
- 朱俚治
- 关键词：病毒权值粒子群网络变形病毒
- 基于决策树的病毒检测算法被引量：1
- 2015年
- 如今病毒的智能性,日益突出。具有当代智能性技术的病毒能够躲避部分杀毒软件的检测。因此有些病毒,在传统检测算法面前是难以被发现。为有效检测出采用了新技术的病毒,使得病毒检测算法具有新的智能性是十分必要的。MMTD算法和决策树算法是两种智能性的算法,该智能性算法在检测病毒上进行应用将有助提高病毒检测算法的智能性。因此根据当病毒检测时的过程中病毒表现出的特性,论文将MMTD算法和决策树算法结合在一起而提出了一种新的病毒检测算法。
- 朱俚治
- 关键词：决策树病毒智能性
- 一种基于误用检测的新算法
- 2015年
- 当今攻击网络的手段是多种多样的,为保护用户在访问网络资源时不受黑客的攻击,因此需要网络安全设备和网络安全技术。入侵检测技术是一种安全技术,该技术能够检测出网络中数据包的行为属性,是正常还是异常。目前入侵检测技术有两种:误用检测和异常检测。这两种技术都能够阻止网络攻击行为。但要想阻止网络的攻击行为,必须检测出攻击行为。文中在简述了入侵检测技术、粒子群的某些概念后,提出了基于粒子群技术在入侵检测中的应用,最后给出了数据包属性的匹配算法。
- 朱俚治
- 关键词：粒子群入侵检测误用检测异常检测数据包
- 一种改进和实现密度聚类的算法
- 2015年
- 聚类是一种智能算法,该技术在数据挖掘中的一个重要分支技术。在现有的各种聚类算法中,密度聚类算法有着广泛的应用。密度算法具有与其他聚类算法聚类时的不同之处是密度聚类是否聚类成功决定于参数Eps和Min Pts的取值。因此目前对于密度聚类算法的研究仍然是基于对聚类参数Eps和Min Pts的研究。论文参考了MMTD算法和粗糙集中的决策系统之后,采用这两种算法对密度聚类法中的Min Pts参数进行研究。论文对DBSCAN算法的研究思路是:当进行密度聚类时首先使用MMTD算法对参数Min Pts时进行估量,其次再使用决策系统对MMTD做出的估量做出决策判断,最后根据决策判断的结果来判断这次聚类是否成功。
- 朱俚治
- 关键词：DBSCAN算法决策系统
- 蚁群算法在检测病毒上的应用被引量：1
- 2014年
- 病毒具有智能性,这是所有病毒都具有的特征。病毒技术发展至今,如今的病毒体现出更强的智能性和隐藏性。目前的病毒杀毒算法同样具有某种智能性,但是病毒技术的更新总比反杀病毒技术来得快,因此,提高杀毒算法的智能性十分必要。蚁群算法是一种智能性算法,效率较高,因此,将该算法在检测和查杀病毒方面进行应用能够近一步改善算法的智能性。首先介绍了病毒的简要概念,之后再简述蚁群的算法,最后将蚁群算法在检测病毒上进行应用。
- 朱俚治
- 关键词：蚁群算法病毒
