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题名基于特征流的面部表情运动分析及应用
被引量：11
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作者
金辉
高文
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第12期2098-2105,共8页
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基金
国家自然科学基金
国家高技术研究发展计划(863)
中国科学院百人计划~~
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文摘
面部表情的分析与识别,不但在社会生活中具有普遍意义,而且在计算机的情感计算方面也起着有重要作用.关于表情运动特征的分析,有根据人脸面部几何结构特征的变化来分析的,有根据特征脸的概念定义的表情空间来分析的,也有从特征点跟踪的方法或运动模板的角度来分析的.基于人脸面部物理-几何结构模型,提取面部表情特征区域,通过动态图像序列中的光流估计,计算其运动场,进而计算特征流向量,把一组图像序列的运动向量组成运动特征序列,对表情的运动进行分析.该系统作为一个智能体应用到多功能感知机中,作为视频通道输入的一部分来理解人类的体势语言信息.
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关键词
光流
特征序列
混合表情分析
多功能感知机
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Keywords
optical flow
eigen-sequence
combined expression analysis
multi-perception machine
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多层感知器神经网络的WebShell检测方法
被引量：13
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作者
胥小波
聂小明
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机构
中国电子科技网络信息安全有限公司
中国电子科技集团公司第三十研究所
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出处
《通信技术》
2018年第4期895-900,共6页
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文摘
Web Shell是网络入侵常用的工具,具有隐蔽性高、威害性大等特点。现有Web Shell检测方法在检测已知Web Shell时检测准确率较高,但面对复杂灵活的未知、变种Web Shell时,检测准确率很低。针对这一问题,提出了一种基于多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)神经网络的Web Shell检测方法。首先通过编译工具将样本源码转化为样本字节码,然后使用Bi-Gram将样本字节码切分为字节码序列,再使用TF-IDF计算词频矩阵,并在此基础上筛选特征得到训练样本集的特征矩阵,最后通过多层神经网络训练得到检测模型。实验结果证明:与现有方法相比,构建的检测模型能大幅提升检测准确率、精度及召回率,且对于未知、变种样本的检测准确率能达到90%以上。
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关键词
多层神经网络
WEBSHELL
机器学习
网络安全
入侵检测
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Keywords
multi-layer perception
WebShell
machine learning
cyber security
intrusion detection
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于TF-IDF的Webshell文件检测
被引量：8
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作者
赵瑞杰
施勇
张涵
龙军
薛质
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机构
上海交通大学网络空间安全学院
上海市信息安全综合管理技术实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第S02期363-367,共5页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0803200)。
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文摘
随着互联网的飞速发展,网络攻击行为日益频繁。Webshell是常见的网络攻击方式,而传统的检测手段已无法应对复杂灵活的变种Webshell攻击。为解决这一问题,提出了一种基于TF-IDF的Webshell文件检测方法。系统首先对不同类型的Webshell文件进行分类,并对不同文件进行相应的预处理转码,以降低混淆干扰技术对检测的影响;随后建立词袋模型,并采用TF-IDF算法加权提取相关特征;最后使用XGBoost算法训练得到检测模型。与传统机器学习算法进行的10折交叉验证对比测试表明,使用TF-IDF算法预处理后结合XGBoost算法的Webshell文件检测模型性能出色,检测效果相较于传统检测方法在准确率、精确率、召回率等方面均有所提高,同时具备更强的鲁棒性与泛化能力,其中对PHP类型文件检测的准确率达到了98.09%,对JSP类型文件检测准确率达到了97.09%。
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关键词
Webshell检测
特征提取
交叉验证
TF-IDF
多层神经网络
支持向量机
随机森林
XGBoost算法
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Keywords
Webshell detection
Feature extraction
Cross validation
TF-IDF
multi-layer perception
Support vector machine
Random forest
XGBoost algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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