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题名基于AI的智能化渗透测试技术研究
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作者
张小梅
郑涛
李长连
刘兵
熊琛
王昭顺
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机构
中国联合网络通信集团有限公司
中讯邮电咨询设计院有限公司
北京墨云科技有限公司
北京科技大学
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出处
《邮电设计技术》
2024年第8期1-7,共7页
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文摘
传统的渗透测试方式依赖测试人员的经验,而自动化测试通常基于已知的攻击模式和漏洞库,因此在面对复杂的网络场景时,难以实施灵活高效的渗透测试。针对上述问题,利用人工智能技术赋能自动化渗透测试,提出了基于强化认知决策的智能化渗透测试方案,通过拆解渗透攻击的各个阶段并提取攻击单元,设计迭代运行的系统架构,动态生成攻击行为,针对复杂的网络环境,利用强化学习实现攻击决策智能体的自进化学习,实现高效的智能化渗透测试。
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关键词
渗透测试
强化认知决策
攻击决策智能体
自进化学习
智能化渗透测试
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Keywords
Penetration test
Reinforcement cognition and decision-making
Attack decision-making agent
self-evolution learning
Intelligent penetration testing
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名SADE-ELM电容层析成像流型辨识算法
被引量：2
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作者
陈宇
许莉薇
黄仲洋
江露
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机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
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出处
《哈尔滨理工大学学报》
CAS
2014年第6期32-37,共6页
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基金
国家948项目(2011-4-04)
中央高校基本科研业务费专项资金(DL12CB02)
+3 种基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12513016)
黑龙江省博士后基金
黑龙江省自然科学基金(F201347)
哈尔滨市科技创新人才专项资金(2013RFQXJ100)
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文摘
针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种新的ECT流型辨识算法——差分演化优化极端学习机算法,进而提出了基于自适应差分演化优化极端学习机(Sa DEEML)的ECT辨识算法.在论述极端学习机算法的基础上,结合差分演化算法对极端学习机算法进行优化,自适应差分演化算法中的关键参数,通过训练得到各类流型的分类器的参数,构造分类器进行精准与快速分类.实验结果表明:该算法能有效克服极端学习机算法的缺点并提高了局部与全局收敛能力,通过与BP、SVM算法比较,该算法具有竞争力,并为电容层析成像流型辨识的研究提供了新算法.
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关键词
电容层析成像
自适应差分演化优化极端学习机算法
辨识
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Keywords
electrical capacitance tomography
self adaptive Different evolution extreme learning algorithm
identification
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于深度图的人体动作分类自适应算法
被引量：1
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作者
蒋韦晔
刘成明
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机构
郑州大学软件学院
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期16-21,共6页
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基金
国家自然科学青年基金项目(6140240)。
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文摘
由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive differential evolution extreme learning machine,SaDE-ELM)用于动作分类,其中隐藏节点的学习参数通过自适应差分进化的方法进行修改。为了验证所提出方法的有效性,用3个公共数据集(MSR Action3D,MSRDaily Activity3D,MSRGesture3D)进行了实验。仿真结果表明,该方法优于基于内核的极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的方法。
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关键词
人类动作识别
深度运动图
差分进化
自适应差分进化极限学习机
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Keywords
human action recognition
deep motion map
differential evolution
self-adaptive differential evolution extreme learning 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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