信息系统内部安全审计机制

针对目前大量存在的信息系统内部安全问题,提出了基于安全审计和入侵检测技术的信息系统安全审计平台,并具体给出了其内部工作流程和实现机制.鉴于信息系统内部安全的特点,作者提出了建立系统内部人员的个人诚信信息,并将其作为入侵检测的匹配条件之一.针对入侵检测系统,采用了误用检测技术和异常检测技术相结合的方式,将事后审计数据作为训练数据建立入侵检测模型,最终实现对信息系统内部审计信息的实时处理.     

提高入侵检测系统检测效率的新方法

针对网络带宽的增加对入侵检测系统（IDS）提出的性能要求，提出2种提高IDS检测效率的方法，即按照不同的控制策略使用IDS流量控制器进行IDS负载均衡和按照检测代价对攻击进行层次划分使IDS执行不同的攻击检测。使用这些方法不仅能对IDS进行负载均衡，提高IDS整体检测效率，也可以使不同的IDS互为冗余，提高入侵检测系统自身的抗攻击能力。     

普适计算技术在健康看护领域的现状分析与发展趋势

作为一种新兴的健康看护模式,普适健康看护(PHC)在支持看护对象移动性的同时,可提供持续的健康看护以及实时异常检测的能力。目前,实际商用监测设备或原型系统所提供的看护服务在实时性、执行效率以及上下文敏感的异常检测可靠性等方面与理想的PHC服务还存在巨大的差距。本文重点调研了当前PHC系统的应用原型、系统模型以及上下文感知异常检测技术,并展望了PHC技术的发展趋势。     

雷达检测技术在道路工程中的应用

道路检测技术是关系着道路使用寿命的重要手段.地质雷达检测系统因具有众多优点,而在现阶段的道路检测中得到了广泛的应用.结合某一级公路工程实例,对地质雷达检测技术的意义、工作原理、所用仪器及数据分析进行了相关探讨,以推广该技术在道路质量控制及其病害检测中的应用.     

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高清视频技术在交通检测中的应用是目前发展的热点领域。北京奥运快速路建立了基于高清视频的交通综合检测系统,实现了对快速路出入口的综合监测、交通流信息采集和多业务应用。本文介绍了基于高清视频技术的北京奥运快速路交通综合检测系统的设计和实现,对系统的总体情况进行了描述,给出了系统的总体结构设计,对所实现的主要功能进行了分析说明,讨论了交通流综合检测系统的信息处理流程,并从集成的体系框架、功能模块集成和数据集成、应用创新等方面阐述了北京奥运快速路交通综合检测系统建设的集成化思路。     

声波透射法在桩基检测中的应用

近几年无损检测技术在工程检测中的应用越来越广泛,其中在桩基检测中声波透射法检测技术的应用日益普及。主要介绍了声波透射法在桩基检测中的优势,分析了声波透射法检测桩基的原理。     

CFG桩在高速公路路基处理中的应用及效果分析

根据CFG桩在某高速公路中的应用,着重介绍了CFG桩复合地基的主要施工技术措施以及处理效果的检测,通过对检测效果的分析,提出了CFG桩在工程中的可行性与优越性.     

浅析数字化技术在新疆公路路面施工中的体现

主要针对新疆麦喀高速路中数字化技术在路面施工中的情况进行探讨,首先对数字化技术进行简单介绍,然后阐述数字化检测系统并对其在路面施工各环节中的体现进行分析和介绍,最后对数字化技术在今后路面施工中的应用提出意见和建议,以方便读者对麦喀高速路路面施工中数字化技术的应用有一个更深刻的了解。     

高速铁路无损检测技术综述

本文介绍了无损检测技术及其在高速铁路系统中的地位和作用．通过国内外铁路系统应用无损检测装备现状和发展新动向的论述,就我国铁路系统如何提高无损检测技术装备的应用水平进行了探讨．以确保高速铁路安全可靠、准时高效运营,也可供城市轨道交通相关部门应用参考。     

CNV-seq及染色体核型分析在染色体异常检测中的比较

目的探讨基因组拷贝数变异测序(copy number variation sequencing, CNV-seq)技术及染色体核型分析在染色体异常检测中的应用价值。方法采用CNV-seq技术和传统的染色体核型分析对42例患者进行染色体分析,对比分析两种检测方法的优势及局限性。结果 CNV-seq结果显示,42例标本中染色体拷贝数异常7例,检出率为16.67%;而染色体核型分析结果显示,存在8例染色体异常(其中染色体结构异常6例,数目异常2例),检出率为19.04%;此外,还检出4例为染色体多态性变异。结论 CNV-seq技术不仅能检测出常规的染色体数目和结构异常(尤其能对来源未知的染色体片段提供更为精准的检测信息),还能检测到100 kb以上的染色体片段的微缺失和微重复;CNV-seq技术不能检测染色体平衡易位和倒位等。传统的染色体核型分析联合CNV-seq检测将会为染色体异常患者提供更为精确的临床诊断。     

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.     

Intrusion detection model with twin support vector machines

Intrusion detection system （IDS） is becoming a critical component of network security. However, the performance of many proposed intelligent intrusion detection models is still not competent to be applied to real network security. This paper aims to explore a novel and effective approach to significantly improve the performance of IDS. An intrusion detection model with twin support vector machines （TWSVMs） is proposed. In this model, an etficient algorithm is also proposed to determine the parameter of TWSVMs. The performance of the proposed intrusion detection model is evaluated with KDD＇99 dataset and is compared with those of some recent intrusion detection models. The results demonstrate that the proposed intrusion detection model achieves remarkable improvement in intrusion detection rate and more balanced performance on each type of attacks. Moreover, TWSVMs consume much less training time than standard support vector machines （SVMs）.     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

高铁扣件的自适应视觉检测算法

为了实现高铁缺陷扣件的准确、快速和自动化检测，提出一种基于图像处理技术的高铁扣件自适应视觉检测算法. 针对高铁扣件图像的特性，使用改进的LBP (local binary pattern)算子提取扣件的显著特征；在扣件特征图的基础上，采用模板匹配算法得到扣件区域在原始图中的精确位置，进而得到扣件子图并用扣件的位置信息校验定位结果；以相邻两个扣件子图的差值作为判断依据，如果差值大于预设的阈值，相应的扣件则被判断为缺陷扣件. 将该检测算法应用于高铁工务部门提供的真实扣件图. 研究结果表明:本文提出的自适应扣件检测算法在雨天的表现最差，检出率为96%，误检率为0.50%；在晴天的表现最好，检出率为100%，误检率为0.22%；在不同天气、光照、环境下的综合检出率为99%，综合误检率为0.33%.      

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

四类交通事故检测算法的分析

交通事故检测是ITS的重要组成部分,文章就现有的模式识别法、事故理论、统计预测和人工智能四类不同的交通异常检测算法进行分析,重点分析各种方法中存在的优点和不足之处,以便为建立具有较高检测率、较低误报率和检测时间的检测算法提供科学的参考。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

混响背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器

针对Barnard等人提出的非高斯混响背景下的恒虚警检测器在非均匀环境中性能下降的缺点,将基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测方法运用于其检测器结构中,提出了非高斯混响背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器.该方法可以自动删除参考单元中的干扰点,从而可以克服Barnard等人提出的方法存在的缺点.推导出了该检测器的平均虚警概率和平均检测概率.最后通过对仿真数据和试验数据的处理结果验证了该检测器的优越性.     

基于信息安全保障的网络入侵检测系统自防御技术研究

讨论了入侵检测系统的由来、概念和通用检测模型,以及信息安全保障的概念和其体系结构.分析了入侵检测系统的脆弱性和所面临的威胁,在信息安全保障的理论下提出了入侵检测系统的自防御原则和信息源的自防御技术途径.