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221.
《舰船科学技术》2020,(2)
针对原有入侵风险等级分类系统对入侵信息等级划分具有误差性的问题,设计舰船通信网络入侵风险等级分类系统。此次系统设计的硬件部分沿用原有系统的硬件部分,仅增加网络信号处理设备,提升通信网络对入侵信息的处理能力。采用上述硬件结合网络数据分类结果与K均值算法,获取网络中的异常信号信息。应用风险严重等级的置信度函数计算信息的风险等级,按照风险等级分类结果完成对信息的分类工作。至此,舰船通信网络入侵风险等级分类系统设计完成。构建系统性能测试环节,与原有系统相比,此系统的信息风险等级结果与样本设定一致。综上所述,此系统的风险等级分类效果较好,与原有系统相比更具优越性。 相似文献
222.
普通入侵检测方法,不能在舰船保持运动状态情况下,准确判断入侵数据所处位置,并快速清除入侵数据。为解决此问题,搭建基于云计算环境的舰船网络入侵检测算法。通过数据捕捉模块的搭建、数据预处理模块的搭建,完成云计算运行环境的搭建。通过舰船网络总体结构的搭建、入侵检测算法的优化,完成算法的搭建。引入PSO法则,对算法的实现起到一定约束作用。设计对比实验结果表明,新型算法与普通方法相比,可以准确判断入侵数据所处位置,并大幅节省清除入侵数据所需时间。 相似文献
223.
224.
225.
在当前网络入侵检测方法研究中,存在样本数据不平衡的问题,小样本数据(异常数据)过少是检测准确率低的重要原因,现有方法对小样本数据存在检测率低的问题.为了解决该问题,提出一种改进多层分类策略的随机森林网络入侵检测算法,该算法使用随机森林作为基本单元构建多层模型.首先,在不同层划分出不同的超类,在划分超类前,利用聚类质心技... 相似文献
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227.
在滇西北三江并流地区怒江、澜沧江和金沙江沿江公路及多条翻山公路沿线进行植物群落结构和入侵植物紫茎泽兰分布调查。通过分析紫茎泽兰重要值与样方地理坐标、公路特征及植物群落结构属性之间的关系,定量推断紫茎泽兰扩散的主要影响因子。研究结果表明,在研究区域内,紫茎泽兰广泛分布于怒江流域福贡县城以南、澜沧江流域维西县维登乡以南,未见于境内金沙江流域,其地理分布受到纬度和海拔的限制,北界和上限分别在27.72。N和海拔2546m,但在分布范围内,紫茎泽兰的群落优势度并未反映显著的海拔或纬度梯度格局。紫茎泽兰重要值与群落物种丰富度负相关,且随着到公路距离的增加,紫茎泽兰的群落重要值显著下降,反映群落结构对紫茎泽兰的入侵具有显著的抗性。研究结果表明,与公路相关的生境干扰促进了紫茎泽兰在三江并流地区的入侵,而气候阈值和群落结构的抗性是限制其分布边界和种群多度的关键因子。 相似文献
228.
基于环境因素的机场跑道入侵风险评价 总被引:1,自引:0,他引:1
随着机场交通量的增大,跑道入侵事件迅速增加,已严重影响到了机场安全,因此,对跑道入侵进行风险评价显得尤为重要。首先将影响跑道入侵的环境因素分为直接环境因素和间接环境因素,建立了跑道入侵风险评价指标体系。基于直接环境因素建立了跑道入侵风险等级评价建议值体系。引入风险系数对评价指标的取值进行处理,将间接环境因素对跑道入侵的影响通过直接环境因素体现出来。然后应用非线性可拓综合评价法建立跑道入侵风险评价模型。最后通过实例分析,验证了该评价方法的可行性。 相似文献
229.
基于数据挖掘的入侵检测系统与防火墙和蜜罐协作,各个系统之间的联动和信息共享,以及侧重点不同的任务配合,能够缩短处理时间,提高系统运行效率,发现未知的入侵和攻击手段。 相似文献
230.