船舶压载水中外来入侵鱼类的快速检测技术

为消除压载水中外来入侵鱼类对生态环境的潜在威胁,解决传统的入侵物种检测方法存在的不足和局限性,采用传统调查方法并结合环境DNA宏条形码技术对压载水中大量样本的物种鉴定及目标物种进行信息获取,构建外来鱼种数据库,并进行定性检测及定量评估,探索建立适合我国国情的监测理论和方法,综合分析评估鱼类潜在入侵风险,为我国众多港口进行压载水处理和管控提供理论依据,并最终为降低鱼类入侵风险甚至达到零风险提供技术支持。     

高速网络环境下一种对入侵检测系统的改进方法

高速网络环境下,现有的入侵检测系统存在检测效率低、准确率低和丢包现象等问题.改进后的入侵检测系统先对数据包中的应用协议进行预处理,检测出比较明显的入侵特征.如果没有检测到,就利用基于决策树的模式匹配方法进行更进一步的检测.它可以提高检测速度和降低误报率,更加适应高速网络.     

轨道交通户外站台门与列车间隙背景灯带图像分割算法研究

轨道交通在发车前需要清空站台与列车间隙,否则异物入侵会对乘客与列车运行造成安全隐患,基于背景灯带的异物入侵检测需要对灯带在图像中进行图像分割、提取、识别。针对在户外站台场景下,复杂背景和日光等因素为背景灯带提取带来困难的问题,提出一种无监督的图像分割算法。首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将特征图输入到后续分类器中对所有像素进行类别输出。在训练过程中,使用的损失函数从三方面进行设计：考虑特征相似度和空间连续约束、基于深度支持向量描述以及基于几何与光度增强。算法能够实现单样本无监督对神经网络参数进行调优。通过对某城轨站台真实数据采集及实验结果表明,本文提出的方法在与训练样本不同光照条件、拍摄角度条件下,对背景灯带进行分割的F1分数为78.47%;在性能优于其他方法的同时,耗时最多能减少97.1%;算法为基于背景灯带的异物检测方案提供一种行之有效的图像分割方法,为后续的异物自动检测提供基础。     

目标感知事件驱动的跑道入侵控制策略研究

为避免跑道入侵事件的发生,研发了1种基于传感器网络的跑道入侵防御系统.根据传感器网络的布局和跑道运行过程建立基于Petri网的跑道活动模型,提出传感器网络条件下的变迁分步激发规则.将标识控制规范模型转化为状态禁止问题设计标识运行控制器,并提出基于不可并发事件下的优先等级控制策略.在此基础上,给出基于变迁状态的停止排灯控制指令决策方法,以及相应的决策算法.通过仿真实例证明了该跑道入侵控制策略的有效性.     

压载水公约生效面临的难题分析

为了解决船舶压载水造成的外来物种入侵问题,国际海事组织（IMO）于2004年2月在英国伦敦召开外交大会,通过了《2004年国际船舶压载水和沉积物控制与管理公约》。然而,距今压载水公约通过已经过去了整整10年,截至2014年6月16日,该公约共有41个缔约国已满足生效条件之一,但这41个国家占世界商船总吨位数的32.01％与公约生效条件还有一段距离。     

校园网中分布式入侵检测系统模型的设计

从校园网络的安全出发,提出一个分布式入侵检测系统模型的设计方案,从而提高校园网络系统的安全防护水平.     

云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法

以提升船舶无线通信网络安全性为目的,设计云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法,提升入侵检测效果。利用云计算环境内Hadoop框架的分布式文件存储系统,存储船舶无线通信网络数据;通过云计算环境内Hadoop框架的MapReduce并行编程模型,对信息熵与长短期记忆网络进行分布式设计,设计并行信息熵-长短期记忆网络的入侵检测方法。该方法利用分布式信息熵选择船舶无线通信网络数据特征;以选择的特征为样本,输入至分布式长短期记忆网络内,输出无线通信网络入侵检测结果。实验证明：该方法可有效选择船舶无线通信网络数据特征,完成网络入侵检测,且入侵检测精度较高。在不同攻击类型时,该方法均具备较优的入侵检测效果。     

船舶移动网络数据入侵攻击防御方法研究

为解决传统船舶移动网络数据入侵攻击防御方法,存在防御有无效率较低的不足,提出了船舶移动网络数据入侵攻击防御方法研究,基于入侵数据特征识别与特征提取,以及卡方数据统计,利用阈值判断的形式,实现船舶移动网络数据入侵攻击防御,完成了提出的防御研究,实验结果表明,提出的网络数据入侵攻击防御方法较传统数据攻击防御方法,攻击防御有效率提高21.44%,且能够较快的完成网络数据入侵防御,保障船舶移动网络的安全。