【摘 要】
：
网络安全态势感知可以对当前网络状态进行分析并对发展趋势进行预测.入侵检测系统作为态势感知中安全要素的来源,其准确性影响着网络安全的评估.攻击图可以筛选出关键节点并枚举可能的攻击路径,已成为风险评估的主要方法.因此将两者结合,提出了一种基于入侵检测的网络安全态势评估技术.首先对入侵检测系统的检测率进行了提升,然后利用攻击图结合隐马尔可夫模型(HMM)来进行网络安全评估.实验结果表明,该方法可以有效地推测攻击意图,更直观、全面地反映结果.
【机 构】
：
天津理工大学教育部计算机视觉与系统省部共建重点实验室,天津市智能计算与软件新技术重点实验室,天津300384
论文部分内容阅读
网络安全态势感知可以对当前网络状态进行分析并对发展趋势进行预测.入侵检测系统作为态势感知中安全要素的来源,其准确性影响着网络安全的评估.攻击图可以筛选出关键节点并枚举可能的攻击路径,已成为风险评估的主要方法.因此将两者结合,提出了一种基于入侵检测的网络安全态势评估技术.首先对入侵检测系统的检测率进行了提升,然后利用攻击图结合隐马尔可夫模型(HMM)来进行网络安全评估.实验结果表明,该方法可以有效地推测攻击意图,更直观、全面地反映结果.
其他文献
近年来,伴随着人工智能的发展及法院裁判文书的公开化,“智慧司法”、案例推荐成为热点问题.针对案例推荐中存在的推荐准确性差、传统知识图谱向量化表示精度不高等问题,提出基于知识图谱的案件推荐(Knowledge Graph based Case Recommendation,KGCR)模型.该模型以知识图谱为辅助信息,利用文本分类和信息抽取技术构建面向刑事案例的知识图谱,针对当事人的陈词供述,利用知识表示学习求解相似的案件,进一步实现法条推荐.针对TransH算法的负采样问题进行改进,提出FU-TransH算
从脑电信号中精确提取和运动想象相关的特征是运动意图识别的难点之一.为了准确识别运动意图,提出一种可以同步提取运动想象信号时间、频率和空间特征的卷积神经网络算法,称为时-频-空卷积神经网络(Time-Frequency-Spatial Convolutional Neural Networks,TFSCNN).TFSCNN利用3D卷积提取运动想象信号的频率特征,深度可分离卷积提取空间和时间特征,最后使用时间卷积神经网络进一步提取时间特征.利用公开数据集BCI Competition Ⅳ dataset 2b
近年来卷积神经网络在图像分类、图像分割等任务中应用广泛.针对基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的卷积神经网络训练加速器中存在的权重梯度计算效率低和加法器占用资源多的问题,设计一款高性能的卷积神经网络训练加速器.首先提出一种卷积单引擎架构,在推理卷积硬件架构的基础上增加额外的自累加单元,可兼容卷积层的正向传播与反向传播(误差反向传递和权重梯度计算),提高加速器的复用能力,同时提升权重梯度计算的效率;然后提出一种适配卷积核内加法树与自累加单元的新型加法树设计,进一步节约
假设M是紧连通的2n维酉流形,M上存在非平凡的保复结构的圆周群作用.如果M的第一陈类等于k0x,其中x为某二维整系数上同调类,|k0|≥n+2,且M的一维整系数上同调群为零,证明了M的Todd亏格和Ak亏格为零,k≥2.“,”Assume that M is a compact connected unitary 2n-dimensional manifold and admits a non-trivial circle action preserving the given complex struc
新材料产业是国民经济的基础产业,是国家重要支柱产业.如何有效测算新材料产业的融资效率是当前复杂环境下的重要课题.使用广义修正DEA模型对新材料产业上市企业的融资效率进行评价,并采用Tobit模型对融资效率的影响因素进行分析.研究结果表明:新材料产业整体融资效率水平较低;企业资产负债率、企业所在地的经济发展水平与新材料产业融资效率显著负相关.
随着网络技术和存储技术的迅速发展,各行业形成了大量多源数据,为企业提供了良好的发展机遇.由于这些数据随着时间的变化而变化,如何快速更新这些数据的属性约简是目前计算机科学研究领域中备受关注的热点之一.首先介绍多源数据相关矩阵的基础知识,根据多源数据的相关理论知识设计多源数据非增量矩阵约简算法.另外,当多源数据的属性和对象同时变化时,给出了多源数据等价关系矩阵融合方法,分析了属性和对象同时变化时基于矩阵方法计算知识粒度的增量更新机制,设计了有效更新多源数据属性约简的增量算法.最后,在六个UCI数据集上对增量和
超图的嵌入同调和有向图的道路同调可以被△-集分次子集的嵌入同调统一.受此启发给出了△-集分次子集的霍奇理论和代数离散莫尔斯定理.“,”The embedded homology groups of hypergraphs and the path homology groups of digraphs can be unified as the embedded homology groups of graded subsets of △-sets.Inspired by this,in this pa-
在理论和模拟方面对均匀分布U(0,θ)参数θ的Bayes估计与极大似然估计进行对比研究.首先将基于损失函数和共轭先验得到的Bayes估计与极大似然估计在形式上进行对比,发现所得Bayes估计不但在数值上略大于极大似然估计,而且还是参数的相应函数的极大似然估计;然后通过模拟研究两种估计方法对参数的返真性,结果表明所得的Bayes估计的均方误差在大多数场合下都小于极大似然估计的均方误差.
研究了 k-local半环上投射半模的自由性问题.首先给出了 local半环的一些性质.然后得到了半环上中山正引理的一种形式.进一步得到了,k-local半环上有限生成投射半模是自由的.最后,假设P是一个有限生成半模,则P投射当且仅当Pm自由,其中m是半环R的极大可减理想.“,”The freeness of projective semimodules over k-local semirings is mainly studied.Firstly,some properties of local se
提出一种基于碳黑/聚氨酯复合材料的柔性传感器制备方法.传感器工艺简单且价格低廉,可批量生产.静态及动态电阻偏移量仅为1.18％及1.01％;传感器可被拉伸至原长的100％;因此,该传感器具备良好的稳定性以及拉伸性,可应用于指关节、腕关节等弯曲测量.针对传感器具有的迟滞非线性问题,结合一类不对称的模型算子,建立基于碳黑/聚氨酯复合材料的柔性传感器的迟滞逆模型,在此基础上对传感器进行前馈补偿研究.实验结果表明,采用该方法能够很好的补偿传感器在长期使用过程中的迟滞非线性,传感器输出的均方根误差下降96.63％,