巢翌
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：北京控制与电子技术研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 网络化测控系统关键技术研究被引量：2
- 2015年
- 为实现远距离测控和硬件测试资源共享,将计算机网络技术引入到军事装备单元测试系统中,构成网络化测控系统。介绍了系统的组成、结构和软件模型,分析了信息共享模型和硬件共享策略技术难点,提出了基于XML的测试诊断信息统一模型,研究了硬件测试资源的共享策略和基于优先级的任务调度方法,对于构建网络化单元测试测控系统具有重要意义。
- 刘耀崇巢翌高艳华王晓林
- 关键词：网络化测控远程测控信息共享策略
- 基于注意力的日志属性特征权重分配模型研究
- 2025年
- 为了解决大型业务系统中用户操作产生的事件日志间聚合度低与相关性弱的问题,针对聚类使用的数据集属性特征进行优化,提出了一种基于注意力机制的事件日志属性特征权重分配模型(Attribute Feature Weighting Model,AFWM),通过分析不同事件日志中属性特征的重要程度来提高事件日志分类后数据集的聚合度与关联度,为后续流程挖掘的轨迹聚类提供基础。设计了一种新颖的特征权重分配方法,方法采用Transformer架构来获取事件日志属性特征间的相互依赖关系,根据上下文关系为属性特征分配权重值,以此区分不同特征间的重要程度,提高事件日志聚类准确度。通过大量公开现实事件日志集对上述方法进行评估,最终证明所提的方法可以对复杂业务系统产生的事件日志集进行正确的聚类。
- 步卓伦巢翌李晓龙
- 结合特征分析和Svm优化的Web入侵检测系统被引量：9
- 2018年
- 当下网络流量大、网络攻击频繁多变,结合机器学习的异常检测模型发展迅猛。同时,WAF绕过式攻击频发、http协议中数据特征冗余,使得数据特征提取困难,入侵检测效果不佳。利用已有的专业经验,分析总结常见的web攻击特征,结合http协议分析,选取密切相关的数据特征,利用现阶段成熟稳健的SVM算法进行学习分类,使用网格搜索法进行参数优化,同时使用序列最小最优化SMO算法加速运算,从而有效的提高了入侵检测的效率和准确率。利用HTTP DATASET CSIC2010数据集进行仿真,比较不同核函数的检测效果,结果表明,结合特征分析和Svm优化的Web入侵检测系统有一个较好的检测率,能够很好的检测出WAF绕过式攻击。
- 张伟巢翌甘志强郑红驹
- 关键词：支持向量机网格搜索
- 针对特定领域的新词发现方法研究被引量：2
- 2022年
- 如何准确识别文本中的领域新词是保证企事业内数据安全中的一项重要任务,针对特定领域语料的特性,提出一种针对特定领域的新词发现方法。首先预处理语料,其次采用Jieba结合本领域的成词策略分词,N-gram滑动取词得到候选词串,再次利用点互信息、邻接熵、词频与归一化得分筛选新词,从次新词向量化并降维,最后K-means分离领域或常用新词,从而得到领域新词集。解决了通用新词发现方法在特定领域的不适应性问题,在某领域约10万行的语料数据上,通过对比实验验证了上述方法的有效性。
- 申兆媛巢翌李晓龙张伟
- 关键词：新词发现聚类
