一种基于DAO设计模式与Hibernate框架的数据持久化层模型 被引量：19

1

作者 欧阳宏基 解争龙 +1 位作者 黄素萍 丁要军 《微计算机应用》 2009年第3期36-40,共5页

分析了DAO设计模式与Hibernate框架的工作原理,研究了Hibernate进行持久化操作的核心API。设计了一个结合DAO设计模式与Hibernate框架的数据持久化层模型。最后,详细描述了该模型在具体应用中的实现过程。

关键词 DAO 设计模式 HIBERNATE框架 数据持久化层模型 数据库

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一种基于属性相关的C4.5决策树改进算法 被引量：13

2

作者 魏浩 丁要军 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期402-406,共5页

针对在C4.5决策树构造过程中,测试属性选择未考虑属性之间影响的缺点,提出了一种改进的C4.5决策算法.该算法使用一个属性与其他属性的平均信息熵表示这个属性与其他属性的冗余度,然后在选择测试属性的过程中,加入测试属性与其他属性的... 针对在C4.5决策树构造过程中,测试属性选择未考虑属性之间影响的缺点,提出了一种改进的C4.5决策算法.该算法使用一个属性与其他属性的平均信息熵表示这个属性与其他属性的冗余度,然后在选择测试属性的过程中,加入测试属性与其他属性的冗余度,通过信息增益、分裂熵和冗余度三个因素的评价,选择信息增益率高而与其他属性冗余度低的测试属性.实验结果表明,在选定的实验数据集上,改进后的C4.5决策树算法平均分类正确率提高. 展开更多

关键词 C4 5决策树 属性相关 信息熵 信息增益率 冗余度

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一种基于相关的属性选择改进算法 被引量：7

3

作者 魏浩 丁要军 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期280-284,共5页

基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,... 基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,能够在基于相关的属性选择算法选择的属性集子的基础上,去除属性子集中那些与其他属性相关度大的属性。通过实验证明,改进后的算法选择的属性子集属性数不多于基于相关的属性选择算法选择的属性子集属性数。使用改进算法选择的属性子集,在对分类器分类正确率影响很小的情况下,有较高的分类效率。 展开更多

关键词 相关度 属性选择 方差 信息熵 信息增益

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基于属性相关的朴素贝叶斯分类算法 被引量：6

4

作者 魏浩 丁要军 《河南科学》 2014年第1期42-46,共5页

朴素贝叶斯分类器是一种简单、高效的分类算法,它以贝叶斯定理和最大后验假设为理论基础,然而朴素贝叶斯分类器属性之间相互独立的假设,影响了朴素贝叶斯分类器的性能.提出先使用基于相关的属性选择算法进行属性选择,然后在选择的属性集... 朴素贝叶斯分类器是一种简单、高效的分类算法,它以贝叶斯定理和最大后验假设为理论基础,然而朴素贝叶斯分类器属性之间相互独立的假设,影响了朴素贝叶斯分类器的性能.提出先使用基于相关的属性选择算法进行属性选择,然后在选择的属性集上,用朴素贝叶斯分类器对数据集进行分类.实验证明,与未使用属性选择的实验结果相比,使用基于相关的属性选择算法进行属性选择后,朴素贝叶斯分类器平均分类正确率提高,分类效率显著提升. 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 属性相关 信息熵 信息增益

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基于USBKEY安全认证的互联网物配系统 被引量：3

5

作者 丁要军 施荣华 符宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期134-136,共3页

针对商业机构物配敏感信息交流安全性的要求,该文提出了一种基于USBKEY安全认证的互联网物配系统。该系统利用USBKEY完成身份认证,用USBKEY内置的加密算法和密钥完成对物配资料的加解密、签名,会话密钥的传递,本地文件的加密隐藏等。整... 针对商业机构物配敏感信息交流安全性的要求,该文提出了一种基于USBKEY安全认证的互联网物配系统。该系统利用USBKEY完成身份认证,用USBKEY内置的加密算法和密钥完成对物配资料的加解密、签名,会话密钥的传递,本地文件的加密隐藏等。整个系统安全性高、独立性强、开发成本较低。 展开更多

关键词 物配系统 USBKEY 认证 时戳

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基于集成学习的多特征网络流量检测

6

作者 吴苏亚 丁要军 《通信技术》 2024年第7期731-738,共8页

由于单一特征分类方法难以满足当前高效率、准确的网络安全维护要求,提出了一种基于集成学习的多特网络流量分类方法,通过综合利用流量数据中的多特征来提高分类的准确性和效率。首先,分析了网络流量中的多种特征,包括流量统计特征和原... 由于单一特征分类方法难以满足当前高效率、准确的网络安全维护要求,提出了一种基于集成学习的多特网络流量分类方法,通过综合利用流量数据中的多特征来提高分类的准确性和效率。首先,分析了网络流量中的多种特征,包括流量统计特征和原始字节流特征等。其次,结合集成学习模型进行多特征流量分类,对LightGBM进行二分类和多分类的准确率分别达到99.3%和99.0%。与没有进行特征提取的模型效果相比,所提方法的效果有显著的提升。最后,选择效果好的特征进行融合检测,发现检测效果有所提升。 展开更多

关键词 网络流量检测 多特征检测 集成学习 流量识别

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基于交叉注意力机制的多模态加密流量分类

7

作者 田鑫 丁要军 《通信技术》 2024年第7期739-747,共9页

针对大多数多模态加密流量分类方法使用特征级联的方式进行多模态融合,无法最优地利用不同模态的互补性信息问题,提出了一种基于交叉注意力机制的多模态加密流量分类方法。首先,通过试验分析,选择流量的有效载荷、数据包到达时间和长度... 针对大多数多模态加密流量分类方法使用特征级联的方式进行多模态融合,无法最优地利用不同模态的互补性信息问题,提出了一种基于交叉注意力机制的多模态加密流量分类方法。首先,通过试验分析,选择流量的有效载荷、数据包到达时间和长度序列及统计信息作为3种模态;其次,设计了3条路径使用神经网络学习3种模态特征;最后,将学习的高维特征使用交叉注意力机制进行融合,并使用ISCX VPN和ISCX nonVPN数据集对模型进行训练和测试。结果表明,模型的宏平均F1值分别达到96.95%和96.59%,与当前4种比较优秀的方法相比,均有明显提升;在相同数据集下,本方法的宏平均F1值较级联方式提升了2.49%,证实了交叉注意力机制在融合模态间互补信息方面的有效性。 展开更多

关键词 加密流量分类 多模态融合 特征级联 交叉注意力机制

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基于半监督多视图特征协同训练的网络恶意流量识别方法 被引量：4

8

作者 卢宛芝 丁要军 《通信技术》 2022年第4期513-518,共6页

针对恶意流量样本特征变化较快,准确标记困难的问题,提出了一种基于半监督多视图特征协同训练的网络恶意流量识别方法。该方法能够使用大量的未标记数据协同训练分类模型,提升分类模型的泛化能力。使用原始字节流特征和网络流统计特征,... 针对恶意流量样本特征变化较快,准确标记困难的问题,提出了一种基于半监督多视图特征协同训练的网络恶意流量识别方法。该方法能够使用大量的未标记数据协同训练分类模型,提升分类模型的泛化能力。使用原始字节流特征和网络流统计特征,构建两种特征视图,借助协同训练框架进行半监督的恶意流量识别。分别使用两个公开数据集对模型训练和测试,实验结果表明,协同训练模型总体分类准确率(Overall Accuracy)分别达到99.85%和99.72%,与卷积神经网络、决策树、阶梯网络和标签传播算法这4种监督学习和半监督学习相比,均有明显提升。 展开更多

关键词 协同训练 半监督学习 网络恶意流量识别 堆叠自动编码器

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基于半监督深度学习的网络恶意加密流量识别方法 被引量：1

9

作者 王天棋 丁要军 《信息安全与通信保密》 2023年第5期88-98,共11页

针对TLS恶意流量识别方法存在大量标记样本获取困难、无标记样本没有充分利用、模型对于未知样本识别率较低等问题,提出基于半监督深度学习的网络恶意加密流量识别方法。该方法能够利用大量未标记网络流量用于模型训练,提升分类模型的... 针对TLS恶意流量识别方法存在大量标记样本获取困难、无标记样本没有充分利用、模型对于未知样本识别率较低等问题,提出基于半监督深度学习的网络恶意加密流量识别方法。该方法能够利用大量未标记网络流量用于模型训练,提升分类模型的泛化能力。该方法首先借助网络流量图片化方法将原始流量PCAP转换为灰度图,然后借助FixMatch框架对实现少标记样本下恶意流量进行识别。在公开数据集CTU-Malware-Capture和USTCTFC2016上对模型训练和测试,结果表明:FixMatch模型在准确率、精确度、召回率和F1值这4个指标上均优于PseudoLabel、MixMatch和ICT方法。此外,在少标记样本量情况下,FixMatch模型对恶意加密流量的识别优势更为明显。 展开更多

关键词 TLS流量 半监督学习 恶意流量识别 FixMatch

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一个特殊的线性函数与H布尔函数的关系 被引量：4

10

作者 王卓 张志杰 丁要军 《西北民族大学学报（自然科学版）》 2007年第1期4-10,共7页

通过讨论一个特殊的线性函数与H布尔函数的关系问题,发现它的良好性质在H布尔函数的生成验证中都有用途.

关键词 特殊线性函数 H布尔函数 性质

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一种基于DCGAN的网络加密流量分类平衡方法 被引量：3

11

作者 李睿 丁要军 《通信技术》 2022年第7期926-934,共9页

针对深度模型进行加密流量分类任务时数据不平衡的问题,提出使用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)来解决类不平衡。基本思想是将DCGAN生成器生成的样本经过判别器过滤后与原始数据混合... 针对深度模型进行加密流量分类任务时数据不平衡的问题,提出使用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)来解决类不平衡。基本思想是将DCGAN生成器生成的样本经过判别器过滤后与原始数据混合,以此构建平衡数据集来提高分类器的性能。为了证明方法的有效性,结合多种方法对原始数据集进行图形化表示,并生成新的图像数据集。最后通过对比实验利用精确率、召回率、F1值3个评价指标来评价分类效果。实验结果表明,使用DCGAN模型进行平衡的数据集在经典卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)分类模型下,分类效果优于人工少数类过采样法(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)、生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)等方法。 展开更多

关键词 深度学习 数据增强 流量分类 深度卷积生成对抗网络

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基于有效载荷和数据包长度的多模态加密流量分类

12

作者 田鑫 丁要军 《通信技术》 2023年第11期1267-1274,共8页

针对大多数深度学习算法只使用单一模态进行分类会导致结果具有偏差性的问题,提出了一种基于双模态特征的混合神经网络。该方法能够使用两种不同的模态训练分类模型,提高分类模型的准确率。首先使用传输层流量数据包的有效载荷特征作为... 针对大多数深度学习算法只使用单一模态进行分类会导致结果具有偏差性的问题,提出了一种基于双模态特征的混合神经网络。该方法能够使用两种不同的模态训练分类模型,提高分类模型的准确率。首先使用传输层流量数据包的有效载荷特征作为数据包级模态,数据包的长度序列特征作为流级模态;其次分成两个路径使用神经网络分析双模特征;再次将两条路径提取的高维特征进行融合;最后输出模型的分类结果。分别使用两个公开数据集对模型进行训练和测试,实验结果表明,多模态模型的分类精确率分别达到96.46%和93.01%,与当前4种比较优秀的单模态和多模态方法相比,均有明显提升。 展开更多

关键词 加密流量分类 多模态 INCEPTION 1D-CNN BiLSTM

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基于数据增强和集成学习的网络流量检测

13

作者 吴苏亚 丁要军 《通信技术》 2023年第11期1275-1282,共8页

针对网络流量检测中普遍存在的恶意流量样本不平衡问题,提出了一种基于数据增强和集成学习的分类方法。该方法采用K-means+SMOTE数据增强来平衡不同类别的数据样本,然后利用集成学习模型提高分类模型的泛化能力。在两个公开数据集上的... 针对网络流量检测中普遍存在的恶意流量样本不平衡问题,提出了一种基于数据增强和集成学习的分类方法。该方法采用K-means+SMOTE数据增强来平衡不同类别的数据样本,然后利用集成学习模型提高分类模型的泛化能力。在两个公开数据集上的实验结果表明,使用XGBoost进行二元和多类分类时,准确率分别达到99.1%和97.19%。与CNN、随机森林和LightGBM等模型相比,所提方法始终表现出显著性能优势。 展开更多

关键词 网络流量检测 数据增强 集成学习 流量识别

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基于AttentionGAN的加密流量分类方法

14

作者 李睿 丁要军 《通信技术》 2023年第2期175-182,共8页

在网络流量分类中,各协议类别之间样本分类不平衡,从而导致训练的模型泛化能力差、识别准确率低。为此,提出了一种在生成对抗网络中添加通道注意力机制的方法(AttentionGAN),来进行数据增强,对样本较少的协议进行扩充。该方法首先将原... 在网络流量分类中,各协议类别之间样本分类不平衡,从而导致训练的模型泛化能力差、识别准确率低。为此,提出了一种在生成对抗网络中添加通道注意力机制的方法(AttentionGAN),来进行数据增强,对样本较少的协议进行扩充。该方法首先将原始流量数据报存储(Packet Capture,PCAP)数据按照流为单位进行切分、填充,并生成灰度图;其次使用AttentionGAN方法对数据集进行扩充;最后在公开数据集ISCX VPN-nonVPN和USTC-TFC2016上使用NIN、LeNet和VGG16模型对原始数据集和平衡后的数据集进行分类测试。实验结果表明,基于AttentionGAN的平衡方法在精确度、召回率、F1这3个指标上均优于过采样(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)和沃瑟斯坦生成式对抗网络(Wasserstein GAN,WGAN)平衡方法。 展开更多

关键词 生成对抗网络 注意力机制 机器学习 流量分类

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一种适用于应用层协议的特征提取算法 被引量：2

15

作者 张玉冲 蔡皖东 丁要军 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期266-268,共3页

基于PrefixSpan算法,提出一种适用于应用层协议的特征提取算法。通过加入关于位置的约束,减少频繁序列模式的产生数量,结合特征提取过程的实际情况加入约束条件,从而在挖掘过程中减少投影数据库产生的个数,在构建投影数据库过程中,去除... 基于PrefixSpan算法,提出一种适用于应用层协议的特征提取算法。通过加入关于位置的约束,减少频繁序列模式的产生数量,结合特征提取过程的实际情况加入约束条件,从而在挖掘过程中减少投影数据库产生的个数,在构建投影数据库过程中,去除关于非频繁项的存储及投影数据库中序列数小于最小支持度的扫描过程。实验结果表明,与原算法相比,该算法的运行时间较短,提取的特征具有较高的准确率和较低的误报率。 展开更多

关键词 序列模式挖掘 特征提取 PREFIXSPAN算法 关联规则

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基于CWGAN-GP平衡化的网络恶意流量识别方法 被引量：2

16

作者 丁要军 王安宙 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期760-765,共6页

在网络恶意流量识别任务中,存在恶意流量样本数量与正常流量样本比例不平衡问题,从而导致训练出的机器学习模型泛化能力差、识别准确率低。为此,在网络流量图片化的基础上提出一种利用具有梯度惩罚项的条件Wasserstein生成对抗网络(CWGA... 在网络恶意流量识别任务中,存在恶意流量样本数量与正常流量样本比例不平衡问题,从而导致训练出的机器学习模型泛化能力差、识别准确率低。为此,在网络流量图片化的基础上提出一种利用具有梯度惩罚项的条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN-GP)对少量数据类进行平衡的分类方法。该方法首先借助网络流量图片化方法将原始流量PCAP数据按照流为单位进行切分、填充、映射到灰度图片中;然后使用CWGAN-GP方法实现数据集的平衡;最后,在公开数据集USTC-TFC2016和CICIDS2017上使用CNN模型对不平衡数据集和平衡后的数据集进行分类测试。实验结果表明,使用CWGAN-GP的平衡方法在精确度、召回率、F1这3个指标上均优于随机过采样、SMOTE、GAN以及WGAN平衡方法。 展开更多

关键词 条件Wasserstein生成对抗网络 数据平衡 流量扩充 流量识别

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布尔函数导数的一些密码学性质 被引量：1

17

作者 丁要军 王卓 李卫卫 《西北民族大学学报（自然科学版）》 2007年第1期16-21,共6页

布尔函数的导数在线路分析和密码学研究中都是很有用的.文章给出了布尔函数的导数在密码学中的几个有关线性性、平衡性等的性质.

关键词 布尔函数 导数 H布尔函数 平衡布尔函数 线性函数

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基于SVM的HTTP隧道检测技术研究 被引量：2

18

作者 饶孟良 蔡皖东 丁要军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第13期141-143,共3页

提出一种基于支持向量机(SVM)的HTTP隧道检测算法,该算法采用SVM提取网络流特征字段,根据特征字段生成训练数据,从而建立HTTP隧道分类检测模型,并结合知名地址匹配和单向流筛选等策略检测HTTP隧道流。与相关算法的对比实验表明,该算法... 提出一种基于支持向量机(SVM)的HTTP隧道检测算法,该算法采用SVM提取网络流特征字段,根据特征字段生成训练数据,从而建立HTTP隧道分类检测模型,并结合知名地址匹配和单向流筛选等策略检测HTTP隧道流。与相关算法的对比实验表明,该算法不依赖样本空间的分布,能准确检测HTTP隧道流,具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 网络流 特征字段 HTTP隧道检测 支持向量机

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基于聚类分析的育种小麦机械裂纹硬度算法 被引量：2

19

作者 郭文娟 丁要军 《中国农机化学报》 2016年第12期37-40,88,共5页

为进一步寻求适宜作为育种小麦机械裂纹硬度值聚类分析的优势算法,通过借助于虚拟弹性模量计算法,测定产生机械裂纹的育种小麦籽粒不同组分硬度值,并结合基于邻域改进K-medoids算法与传统的PAM算法、快速K-medoids算法分别对育种小麦籽... 为进一步寻求适宜作为育种小麦机械裂纹硬度值聚类分析的优势算法,通过借助于虚拟弹性模量计算法,测定产生机械裂纹的育种小麦籽粒不同组分硬度值,并结合基于邻域改进K-medoids算法与传统的PAM算法、快速K-medoids算法分别对育种小麦籽粒(表皮、内部)机械裂纹硬度数据集进行聚类分析比较。实验结果表明:改进K-medoids算法的时间性能明显优于PAM算法和快速K-medoids算法,在育种小麦籽粒表皮、内部机械裂纹硬度数据分析时间上分别减少2.585s、0.103s和0.603s、0.551s,较其余两种算法的聚类误差平方和小、聚类准确率高(90%以上),该算法可为育种小麦籽粒信息的准确、快速整理提供理论依据。 展开更多

关键词 改进K-medoids算法 育种小麦 机械裂纹硬度 聚类分析

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模糊聚类分析及其在信息检索中的应用 被引量：1

20

作者 丁黄望 丁要军 《福建电脑》 2006年第4期137-138,共2页

本文集中介绍了如何从文本数据中获取信息。典型的文本查询问题是基于用户的输入来定位相关的文本,而文本的相关性是个模糊的概念。为了对这个模糊的概念以客观的度量,我们通过模糊聚类分析,计算出文本间的相关度。最后用一个实例加以说... 本文集中介绍了如何从文本数据中获取信息。典型的文本查询问题是基于用户的输入来定位相关的文本,而文本的相关性是个模糊的概念。为了对这个模糊的概念以客观的度量,我们通过模糊聚类分析,计算出文本间的相关度。最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果。 展开更多

关键词 信息检索 文本检索 模糊聚类分析 模糊相似矩阵 词频矩阵

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