基于簇的无线传感器网络入侵检测系统

基于无线传感器网络的分簇结构,运用Agent技术设计了一个入侵检测系统.在网络中的每个节点部署IDS代理,其中包括本地检测Agent和全局检测Agent两个不同代理,分别完成不同的检测任务.提出采用蓝牙通信技术,引用蓝牙散射网形成算法TPSF构建传感器网络的簇节点层,完成簇的划分,进而对不同的Agent进行任务分配.通过限制节点的角色对算法进行改进,减轻节点的复杂度,从而使IDS代理能有效地工作,提高节点的安全系数.

基于免疫和模糊综合评判的入侵检测模型研究

应用人体免疫系统的特异性免疫的分类,设计了一个入侵检测模型,将入侵检测模块分为固有检测模块和适应性检测模块。固有检测模块考虑继承目前已有的知识;适应性检测模块针对目前异常检测算法难以确定评判正常和异常的阈值以及检测特征数量多难以综合评判的问题,提出了一种具体的异常检测算法——FLADA。该算法借鉴了模糊数学的理论,采用模糊综合评判和层次分析法相结合。实验证明,该方法不仅能准确地检测出已知攻击,还能较好地检测出未知攻击。

网络安全的维度与企业安全评估体系构建

企业对社会经济的发展有着重要的作用,是社会经济发展不可缺少的一部分。随着信息化技术的发展,企业对网络的依存度不断增强,企业承担了更多的网络信息安全风险。本文从网络安全的角度,对我国企业网络安全体系进行分析,构建了一套多维度企业网络安全评估体系,从而得出较全面的企业网络安全评估结果,并提出提升企业网络安全的策略,帮助企业规避安全风险,为我国企业的稳步发展提供保障。

基于计算思维能力培养的“轻游戏”教学模式初探

针对目前高职院校计算机基础教学存在的对学生计算思维能力培养重视不够的问题,从培养计算思维能力的角度出发,将"轻游戏"教学模式引入到计算机程序设计课程的教学中。首先对高职学生计算思维能力的培养现状进行了分析;进而分析了"轻游戏"的教学优势及运用原则,并设计了"轻游戏"教学模型;最后以"猜数游戏"和"汉诺塔游戏"两款轻游戏为案例,分析论证了"轻游戏"对高职学生计算思维能力的培养。

案例教学在C语言程序设计中的应用研究与实践

本文以培养能力和提高兴趣为目标,结合我校学生的特点,探讨基于案例的C语言程序设计课程教学改革与实践,提出了案例设计原则和具体的案例设计分析。教学实践表明,案例教学法对课程教学内容进行了很好的组织,受到了学生的欢迎,取得了较好的教学效果,很好地解决了课堂教学中存在的问题。

Ad Hoc网络入侵检测系统研究

作为一种无中心分布控制网络—Ad Hoc网络,它的安全特性对安全防范提出了更高的要求。入侵检测技术作为安全防范的第二道设施,是AdHoc网络获得高抗毁性的必要手段。本文基于Ad Hoc网络的分簇结构,运用Agent技术设计了一个入侵检测系统。同时,提出采用基于信任的簇划分机制,完成对整个网络簇的划分,进而对系统的不同Agent进行任务分配,节省节点资源。

多层移动传感网络的移动策略模型研究

本文结合未来传感网络发展方向,研究多层移动传感网络中移动聚集节点sink的移动控制策略。首先介绍移动传感器网络的相关研究工作,进而介绍多层移动传感网络结构模型,研究网络结构中移动聚集节点Sink的移动策略,提出了一种基于Delaunay三角剖分的Sink节点移动控制策略模型。

基于蓝牙散射网的无线传感器网络研究

为适应网络拓扑高度变化的无线传感网络,结合国内外蓝牙技术在无线传感器网络中的应用,提出并实现一个新型的基于蓝牙散射网的体系结构模型。蓝牙层使用改进的TPSF算法,通过限制桥节点度数减轻通信负载,并引入新的时间分配机制构建网络。新的体系结构模型不仅能满足传感器网络放置灵活、移动性强、自组织性和可扩展性高的要求,还大大减少了网络通信负载和时延,既能节省成本,又给用户提供方便的操作接口,具有很大的灵活性、可控性和可靠性。

基于搜索引擎Web API和模拟请求方式的搜索服务研究

传统的基于网页方式的搜索引擎服务不能很好地满足用户个性化的需求,搜索引擎Web API概念的提出较好地解决了这一问题。文中讨论了非商业网站如何使用搜索引擎Web APIs实现网站搜索服务。为避免搜索引擎Web APIs在搜索次数上的限制,给出一种不使用Search APIs而直接通过模拟请求方式得到搜索结果的新方法。

网络控制系统优化设计研究

研究网络控制系统的优化问题,提高系统的实时性。针对传统的网络控制系统是闭环系统,网络带宽有限,网络传输中的时间延迟、数据包丢失等问题不可避免。当发生以上情况时,反馈信号不能及时传回,造成控制信号发出延迟,影响了系统的实时性。为了解决上述问题,提出了一种非规律时滞补偿算法,把时滞信号引入自由权矩阵,能够得到延迟信号相关稳定性条件,并充分运用线性信号特征矩阵保证网络控制系统的性能,保证系统在线控制的实时性。证明改进方法能够避免控制信号延迟造成的滞后问题,提高了网络控制系统的实时性。

全卷积神经网络研究综述

近年来,全卷积神经网络发展迅猛,在多个视觉研究领域表现出了非常亮眼的成绩。重点收集了近几年的高质量文献,对其中提出的全卷积方法进行分析总结,力求让读者通过对研读,对全卷积神经网络的关键技术、研究现状和最新进展有一个比较全面的了解。将收集到的文献,按照研究领域的不同进行分类汇总,重点提取几个研究非常活跃的领域,详细介绍一些非常具有代表性的算法,并重点介绍了各种方法的精髓所在,同时还对近一年来的最新研究进展进行了概述。通过对大量文献的梳理研究,总结出全卷积神经网络在近几年取得的成就,分析各种方法的优缺点,根据全卷积神经网络目前还存在的一些问题,归纳出未来可能的发展方向。

多层移动传感网络sink节点覆盖优化控制研究

本文研究多层移动传感网络结构下,移动聚集节点Sink的覆盖优化控制策略。首先对相关研究工作进行简单介绍,然后介绍一种新型的多层移动传感网络结构,并基于Delaunay三角剖分的Sink节点移动策略完成对传感节点S的定位。继而以S节点为产生点进行有界Voronoi划分,提出一种Sink节点的覆盖优化控制策略,优化S节点的分布,消除覆盖盲区,提高网络的覆盖性能。