河南省高速公路外来入侵植物调查及危害风险评估

为查清河南省高速公路沿线外来入侵植物种类组成以及高速公路边坡生态恢复过程中对护坡植被的影响程度,采用植物群落野外调查方法对河南省高速公路典型边坡植被进行了统计和研究,结果表明:研究路段共有植物60种,隶属于25科,55属.其中本地入侵植物30种、外来入侵植物12种,入侵途径主要包括人为有意引入、人类活动无意引入和自然侵入;据建立的河南省高速公路外来入侵植物危害风险评价指标分析:在12种外来入侵植物中,其中有4种属于高风险危害植物,5种属于中风险危害植物,3种尚未构成危害.因此,应该密切关注高速公路沿线外来植物入侵问题,并采取相应的措施进行有效控制.     

基于事件序列图ESD的跑道入侵危险性分析

随着机场交通量的增大,跑道入侵事件增长迅速,对于机场的安全造成一定的影响,对跑道入侵进行危险性分析显得尤为重要。采用动态的基于事件序列图ESD的方法对跑道入侵进行分析,详细描述了不同跑道使用情况和管制流程下的机场跑道运行情况,研究动态因素对于系统和事故发展进程及其后果的影响。研究表明在无法消除危险源的情况下,能够及时把握场景事件的发生,能够有效避免跑道入侵事件的发生,因此为预防跑道入侵事件提供了新的思路和方向。     

网络入侵检测技术分析

章介绍了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求。从入侵检测系统的类型划分这个角度，描述了基于滥用和基于异常两种检测方法，并对各自的优缺点进行了比较。然后，从数据分析技术角度对典型的入侵检测技术进行了详细的论述。     

网络入侵检测中的响应机制及应用

在入侵检测中响应与检测同样重要，章介绍了网络入侵检测中的响应机制，讨论了在传统入侵检测系统中使用主动响应的一些局限性，给出了一个基于主动响应入侵检测系统和响应成本评估方法。     

千兆以太网中的网络安全及入侵检测技术研究

千兆以太网一般应用于大型企业,服务器一旦受到病毒、黑客、恶意代码的攻击,可能对企业造成巨大的声誉影响和财产损失,有时甚至是毁灭性的。因此,网络安全设计的重要性是不言而喻的。本文正是基于此目的,对千兆以太网的入侵检测技术进行了详细研究,提出了具体的设计思路。     

船舶无线通信系统病毒入侵传播路径检测

利用传统方法对船舶无线通信系统病毒入侵传播路径进行检测,存在检测率低的问题。针对上述问题,提出一种新的病毒入侵传播路径检测方法。方法主要分为4步:1)利用采集系统对船舶无线通信系统中的数据进行采集;2)对采集到的数据进行处理,包括初步筛选处理、噪声消除、缺值处理、属性选取、数据标准化和归一化处理等;3)将处理好的数据输入到优化后的神经网络当中,进行入侵传播路径检测;4)根据检测结果进行入侵响应。结果表明:与基于人工免疫方法、基于数据挖掘方法及基于机器学习方法相比,本方法的平均检测率分别提高9%,12.7%,15.3%。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

为使处于航行状态下的船舶具备良好通信条件,设计一种新型船舶通信网络的入侵提取与检测方法。以云计算环境作为物理搭建背景,通过特征比对序列构建、粗提取算子确定的方法,完成船舶通信网络的入侵特征提取。在此基础上,利用Modbus TCP安全协议,构建基础的船舶通信网络检测证人链,并根据具体网络运行需求,分析所需遵循的检测率,完成云计算船舶通信网络入侵特征检测与提取方法的构建。实用对比结果显示,与常见处理手段相比,应用新型入侵提取与检测方法后,船舶通信网络的基础维护量得到稳定提升,单位时间内信息通量的最大值状态得到有效延伸,具备构建良好船舶通信条件的物理能力。     

船用物联网中的网络入侵行为分析检测

针对当前船用物联网入侵行为分析检测过程中存在的特征选择难题,提出一种特征优化和选择的船用物联网入侵行为分析检测方法。首先对船用物联网入侵行为分析检测原理进行分析,建立船用物联网入侵行为分析检测的特征优化和选择数学模型,然后以船用物联网入侵行为分析检测率为目标,采用量子粒子群优化算法对最优特征子集进行搜索,最后建立船用物联网入侵行为分析检测的分类器,并实现了船用物联网入侵行为分析检测模拟测试实验。测试实验结果表明,本文方法通过特征优化和选择后,获得了较高正确率的船用物联网入侵行为分析检测结果,不仅使得船用物联网入侵行为分析检测的错误概率降低,而且检测实时性要优于当前其它模型,是一种效率好、正确率高的船用物联网入侵行为检测方法。     

舰船电子通信网络入侵检测系统

针对传统入侵检测系统的准确率无法满足检测性能要求,提出了舰船电子通信网络入侵检测系统设计。通过设计舰船电子通信网络入侵数据解析模块和检测模块,完成了系统的硬件设计,在选择舰船电子通信网络入侵特征参数的基础上,利用深度解析协议设计了舰船电子通信网络入侵检测算法,完成了软件设计,实现了舰船电子通信网络的入侵检测。测试结果表明,文中入侵检测系统无论在假冒入侵攻击下还是编造入侵攻击下,都具有更高的检测准确率。     

基于机器视觉的地铁主动式障碍物检测系统

针对现有异物入侵检测模型参数多、实时性差等问题,文章提出一种新型地铁主动式障碍物检测系统。首先通过使用稀疏化和通道剪枝的方法,得到轻量级YOLOv3异物检测模型,然后使用HSV、Lab颜色空间中的亮度通道辅助边缘检测,并进行透视变换处理,提取轨道可通行区域,最后基于PyQt5开发了主动式轨道障碍物检测系统。该系统已在地铁电客车上进行了验证,可实现障碍物检测及异物入侵报警等功能。