一种混合入侵检测系统的设计与研究

入侵检测系统(IDS)成为目前动态安全工具的主要研究和开发方向.异常检测和误用检测是应用在IDS中的两种主要技术.把应用在异常检测中的Markov链模型和误用检测中的模式匹配结合起来,同时采用分组交换检测机制,一定程度上降低了IDS的误报率和漏报率,提高了系统的检测速度.而且数据挖掘技术的引入,使系统具有了自动化能力.     

基于多入侵线的视频车速检测方法

为提高视频中车速检测的精度，提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线，其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数，最后结合帧数、 摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能，仿真结果表明：减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能，并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测，同时，在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比，实验结果表明，该方法测量结果的平均误差率为1.40%，与主流视频车速检测方法相比精度更高。     

基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法

提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法,该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型,并根据该模型检测入侵行为,从而提高入侵检测系统得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率．并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据．实验结果表明：该方法在只使用10％训练数据和部分记录属性来学习的情况下,检测效果仍比较好．     

基于模糊择近原则的入侵检测系统

网络入侵检测需要考虑的因素是多方面的并且是模糊的,要准确界定正常状态和异常状态是目前入侵检测系统面临的一个难点,针对这一问题,本文提出了在网络入侵检测中运用模糊择近原则,利用模糊集合理论对网络入侵参数进行处理,最大限度地把正常状态和异常状态区分开来,提高了入侵检测的准确性,并通过实验验证了这一方法的可行性.     

基于SDN的两级大象流负载均衡策略

以SDN网络为基础,提出一种解决数据中心网络拥塞的大象流负载均衡策略,完善了负载均衡整体框架.第一阶段使用sFlow收集网络状态,通过降低大象流误检率,采用突出大象流漏检率并设置阈值以判定可疑大象流;第二阶段应用基于流持续时间判定真正大象流,剔除已变质大象流,并将两阶段的大象流检测方法嵌入整体负载均衡架构中;最后在ubuntu系统环境下利用Mininet搭建胖树网络拓扑,以Ryu为控制器进行仿真模拟测试,通过控制流量负载验证大象流负载均衡策略.试验结果表明,提出的大象流负载均衡策略可提高数据中心网络中大象流与老鼠流的检测效率和网络链路利用率,并可减小网络传输时延.     

基于视频深度学习的铁路周界入侵检测算法研究

基于视频智能分析的铁路周界入侵检测算法相比于雷达、振动光纤，具有成本低、误报率低的优点. 针对视频中存在不同分辨率目标的问题，提出一种改进的Cascade Mask RCNN( CMR)模型，使用级联结构获得目标的准确定位. 为增强模型对小目标的检测能力，在原始模型的基础上，增加基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度特征提取模块和基于空洞金字塔汇聚(ASPP)子网络的空间上下文增强模块. 在实际铁路周界入侵场景视频中验证了模型的有效性. 结果表明，该模型可实现不同场景下的铁路周界入侵检测，相较于原始模型，新模型对小目标检测的F-measure 提高了0.24. 模型既解决了不同场景下铁路周界入侵检测问题，又有效地提高了视频智能分析对小目标检测的准确率.     

基于企业网的分布式入侵检测系统的设计与实现

结合独立分析、独立存储和建立安全区的方法，提出一种新型高效、自身安全性好并且满足现代企业网络要求的分布式入侵检测系统的设计方法，该设计方法能够直接融入现有的分布式入侵检测系统或产品中，并且具有动态可扩展性。     

基于移动Agent的入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题，提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统，该系统由监视器、代理工作环境和移动代理组成．监视器提供人机接口负责管理整个系统；代理工作环境为移动代理提供必要的支持并负责代理移动过程的安全检测；移动代理采用各种入侵检测技术实现具体检测功能．文中给出了完整的系统结构和工作流程．     

不同SVM算法在入侵检测中的应用

近年来支持向量机在入侵检测领域得到了广泛应用,由于支持向量机理论在发展过程中不断涌现出新的算法,为了找到一种较适合入侵检测的算法,选择了具有代表性的基于C-SVM的SMO算法和一种新的支持向量机LS-SVM,分别应用于入侵检测.使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究了它们在入侵检测中的特性,并进行综合比较研究,从实时性、检测精度、误报率和漏报率方面研究它们在入侵检测中的优劣,找出较优的算法为SMO算法.     

沥青路面RTM自动化检测与人工检测数据相关性研究

RTM自动检测具有准确、安全、高效等显著优点。研究结果表明:RTM自动化路面检测车及人工检测均满足《公路技术状况评定标准》(JTG H20-2007)要求,且自动化检测安全、准确。     

基于颜色和模板匹配的人脸检测

应用颜色信息探测图像的皮肤颜色区域，然后再用模板对该区域用模板匹配法进行模板匹配．这样无须对整幅图像进行搜索，也不需要对所有的窗口尺寸都匹配一次．从而大大提高了检测速度．     

高速公路试验检测技术的应用

最近几年我国高速公路试验检测技术有了明显的发展,但在试验检测工作中,仍然存在一些问题。鉴于此,针对我国高速公路试验检测工作的现状与存在的问题,提出提升高速公路试验检测技术应用效果的策略,以期为我国高速公路试验检测技术的发展提供理论参考。     

青浦桥技术状况检测与分析

通过对青浦桥的检测,了解该桥结构状况和损伤程度,并对检测结果进行总结分析,为后期维修养护、加固提供资料和建议,以确保该桥使用的安全性和耐久性。     

基于霍夫变换的全景图中建筑物识别方法

提出了一种能够自动识别全景图中建筑物轮廓的方法.首先利用Canny算子获得边缘图像,使用霍夫变换算法提取出边缘图像中的直线.然后检测各条直线之间的位置关系,由于全景图尺寸较大,采用了局部化原理来进行检测.再根据直线之间的位置关系生成直线关系图.最后遍历直线关系图得到封闭几何图形,从而识别出大规模全景图中的建筑物轮廓,为进一步的全景图中建筑物三维建模提供素材.算法分析和实验结果表明,该方法对于几何形状规则的建筑物能够较好的识别.     

道路与桥梁工程检测技术探讨

基于道路桥梁在使用中经常出现的问题,介绍道路桥梁外观病害分析方法,总结几种道路桥梁的检测技术,可为相关检测工作提供参考.     

斜拉桥技术状况检测与评定

以某斜拉桥为研究对象,开展斜拉索系统的专项检查和全桥外观检查,采用《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG/T H21-2011)对桥梁的状况进行评价。考虑桥梁各部件权重的综合评定法,判定桥梁的运营状况,为桥梁的运营管理和养护提供技术依据。     

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近年来,随着智能交通的发展,利用视频对行人目标进行检测的意义日益重要. 但是由于行人是非刚体,且易受到姿态、服装、随身物品、外界环境等众多因素变化的影响,行人检测是一个非常具有挑战性的课题. 本文提出了一种可以从实际复杂交通运行环境中快速有效地检测行人目标的方法——基于HSV空间中密码本模型的行人视频检测方法. 文中首先在HSV色彩空间中应用密码本模型,有效地对前景运动目标和背景进行分割;然后,通过进一步对检测到的前景目标区域进行检验,将满足一定面积和长宽比阈值条件的前景区域判定为行人. 实验证明,本文提出的方法,具有较高的准确性,速度可以基本满足在线处理的需要.     

公路交通事件检测技术的研究与展望

分析目前国内外交通事件检测技术和检测算法的发展现状,对交通事件检测技术所采用的人工检测技术和自动检测技术进行具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法进行深入剖析,并阐述交通事件检测技术的应用。     

汽车综合性能检测标准体系探析

对汽车综合性能检测的标准体系进行了深入的分析,并提出了改进建议。