题名 一种图像边缘检测的分形误差算法
被引量：5
1
作者
纪正飚
机构
盐城 工学院 电气 与 信息技术 研究所
出处
《国外电子测量技术》
2009年第9期17-19,共3页
文摘
为了解决传统图像边缘检测的不足,提出了一种基于分形误差的检测算法。首先将图像数据由灰度空间转换为分形特征空间,然后通过目标与背景所体现出的不同分形模型差异来达到边缘检测的目的。实验结果表明,该算法具有抗噪声、小目标或多目标检测等优点。
关键词
边缘检测 分形误差 FBM模型
Keywords
edge detection fractal error FBM model
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种主机系统动态安全性量化评估方法
2
作者
巩永旺 张红旗
机构
盐城 工学院 电气 与 信息技术 研究所 信息 工程大学电子技术 学院
出处
《通信技术》
2010年第1期96-98,共3页
文摘
针对主机系统静态安全评价方法不能准确评价网络中主机系统安全性的缺陷,文中提出了一种主机系统动态安全性的量化评估方法,该方法从主机状态受损度和数据受损度两个方面选取评价指标,并根据不同的指标特征设计不同的量化算法。为了验证该评价方法的合理性、有效性和可行性,设计了该方法的一个评估模型,初步实验表明,该评估方法能够更准确客观的评价网络中主机系统的安全性。
关键词
主机系统 动态安全性 受损度 量化评估
Keywords
host system dynamic security damage degree quantitative assessment
分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种SVDD增量学习算法及应用
3
作者
花小朋 兰少华
机构
盐城 工学院 电气 与 信息技术 研究所 南京理工大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第9期237-239,共3页
文摘
通过对支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)算法的阐述和SVDD算法在增量学习过程中支持向量集变化特性的分析,提出一种新的SVDD增量学习算法。以Spambase邮件语料库作为实验数据源,将其与非增量学习算法以及一般传统增量学习算法进行比较,结果证明,该算法在保证垃圾邮件识别精度的同时又大大缩短了训练时间。
关键词
SVDD 增量学习 垃圾邮件
Keywords
SVDD Incremental learning Spam email
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH17
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
题名 一种基于异构特征集元学习的邮件过滤法
4
作者
花小朋 兰少华
机构
盐城 工学院 电气 与 信息技术 研究所 南京理工大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第11期278-280,共3页
文摘
提出一种基于异构特征集元学习的垃圾邮件过滤模型,选用K近邻作为基学习算法并分别采用互信息、信息增益和期望交叉熵产生基级特征集,运用SVM作为元学习算法对基分类结果进行并行融合。实验结果证明,不仅该方法对垃圾邮件的识别性能要好于单个的基分类器,而且采用SVM元学习对基分类器进行融合要优于一般的多数表决规则。
关键词
垃圾邮件过滤 特征提取 元学习
Keywords
Spare filtering Feature selection Meta-learning
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393.098
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
题名 基于本地网的分布式蠕虫检测系统设计
5
作者
巩永旺 张红旗
机构
盐城 工学院 电气 与 信息技术 研究所 解放军信息 工程大学电子技术 学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第11期2432-2434,2476,共4页
基金
盐城工学院重点学科研究基金项目(XKY2007068)
文摘
为能有效检测本地网中的已知蠕虫和未知蠕虫,设计了一个分布式蠕虫检测系统。探讨了系统的部署策略和结构,并详细描述了系统检测算法的设计过程。检测算法分为可疑主机检测和感染主机检测两个阶段,前者通过监控主机的网络连接异常发现可疑主机,后者采用误用检测和关联分析判断可疑主机是否为感染主机。仿真实验结果表明了该系统的有效性。
关键词
蠕虫检测 连接度 连接失败比率 误用检测 关联分析
Keywords
worm detection connection degree connect failure rate misuse detection relevance analysis
分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于本地网保护的蠕虫防御系统研究
6
作者
巩永旺
机构
盐城 工学院 电气 与 信息技术 研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第10期91-94,共4页
基金
盐城工学院重点学科研究基金项目(XKY2007068)
文摘
为了阻止外网蠕虫向本地网的传播,设计了一个基于本地网保护的蠕虫防御系统。该系统通过监测外部主机连接本地网的连接强度、端口相似度和失败比率等统计信息预警蠕虫扫描行为和可疑外部主机,通过检测和丢弃来自可疑主机的蠕虫攻击包防御蠕虫向本地网传播。为了提高系统效率和减少系统对正常网络活动的影响,蠕虫攻击包检测采用了源地址跟踪和蠕虫特征匹配两级检测。最后建立了该蠕虫防御系统保护下的本地网蠕虫传播模型,并通过仿真实验验证了系统的有效性。
关键词
蠕虫防御 连接强度 端口相似度 连接失败比率
Keywords
worm defense connect intensity port similarity connect failure rate
分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
