【摘 要】
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关于网络web服务器中攻击信息的检测,可以有效提升网络web服务器的安全质量。对攻击信息的检测,需要对滤波输出的攻击信号进行特征聚集检测,获取攻击信号的包络幅值估计结果,完成对攻击信息的检测。传统方法先构建了网络攻击分布的阵列结构模型,对攻击阵列的交换数据进行攻击信号分析,无法对攻击信号检测结果进行估计,导致检测结果精度低。提出基于模糊约束的关联数据驱动下网络web服务器攻击信息检测方法。融合于约
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关于网络web服务器中攻击信息的检测,可以有效提升网络web服务器的安全质量。对攻击信息的检测,需要对滤波输出的攻击信号进行特征聚集检测,获取攻击信号的包络幅值估计结果,完成对攻击信息的检测。传统方法先构建了网络攻击分布的阵列结构模型,对攻击阵列的交换数据进行攻击信号分析,无法对攻击信号检测结果进行估计,导致检测结果精度低。提出基于模糊约束的关联数据驱动下网络web服务器攻击信息检测方法。融合于约束分析方法得到涉及网络web服务器的关联驱动数据缓冲区操作的危险点,生成相应的属性传递和属性约束语句,利
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为提升对网络数字图像的识别质量,需要进行图像边缘高精度配准方法的研究。但是采用当前方法进行图像边缘配准时,难以提取精确的图像边缘特征,存在配准误差大的问题。为此提出一种基于改进ORB的网络数字图像边缘高精度配准方法。上述方法先利用SUSAN算法提取图像边缘线,利用几何重心将图像边缘分为封闭边缘线和非封闭边缘线,计算图像边缘的大小极值点,提取图像边缘特征,并利用OLB描述子对图像的边缘特征进行描述,
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