基于地址分布特征的IP扫描攻击识别技术

IP扫描攻击是一种向某网络区域发送探测报文寻找目标主机的方式。这种方式通常被用于蠕虫病毒传播之前的发现可感染主机。这种攻击方式流量小,并且与正常业务非常类似,因此不易觉察和检出。该方案监控目标主机单位时间内新建流的目的 IP地址的分布特征来识别是否发生了IP扫描攻击。通过将IP地址分为a.b.c.d四个域,分析目标IP地址在这四个域上分别呈现集中分布还是分散,来判断新建流的目标主机是否短时间内集中在某个区域。通过这种方式,将攻击行为与正常业务流进行快速区分。实验结果表明该方法快速有效地辨别攻击主机。

基于便携开发板的嵌入式实验课程教学改革

《嵌入式系统综合实践》这门课程,使用便携开发板替代实验箱,将实验开发环境从实验室电脑迁移到校内服务器。这种方式满足了学生课后进一步实验的需求,也缓解了因学生实验速度差距带来的实验课堂管理问题。实验课上学生完成实验的重点和难点部分,将实验的扫尾以及扩展内容留在课后,摆脱了时间空间的限制,实验课程设计变得更灵活,可通过构建多个相关的连续实验来解决某个复杂问题。课程改革实践明显增加了学生的实验时间,培养了学生的动手能力和创新能力。

基于4G网络的实时视频传输

为了使大流量数据的远程无线传送更加方便,本系统基于第三方公司的网络通信协议栈开发了实时视频传输系统。系统具有两个通信通道,控制信息通过TCP信令通道进行传输。多媒体信息通过UDP媒体通道进行传输。车载设备通过每隔一定的时间向中心平台发送心跳报文,来保证链路的连接。最终实现对车辆进行注册,登录。并可以在远端实时查看车内情况的视频与音频。

以工作坊为抓手基于OBE模式的大数据人才培养探索与实践——以福州大学至诚学院为例

针对传统教学模式与应用型人才培养目标的错位问题提出新的思路,其目的是从应用型本科高校特点出发,探索以工作坊为抓手基于OBE教学模式的应用型人才培养的创新教学改革过程,优化教学过程和教学评价模式;提出以“课堂+实验室+工作坊”“教师+工程师+导师”三位一体的人才培养模式,实现知识、能力和职业素养全面发展的育人目标.为新兴的数据科学与大数据技术专业应用型人才培养提供借鉴,保证大数据专业的健康可持续发展.

IPSec在路由器中的设计与实现

针对IP网络固有的安全缺点,本文分析了IPSec协议的安全体系以及原理,并介绍了如何在安全路由器的平台上设计实现IPSec协议族,实现协议的关键技术等问题。

基于“云班课+MOOC”的翻转课堂教学模式设计研究

本文分析传统教学模式的不足,提出基于“云班课+MOOC”的翻转课堂教学模式,设计了《计算机操作系统》翻转课堂模型,重点介绍翻转课堂教学实施过程,提出新模式下的多元化考核方式,以达到活跃课堂、提高学生学习主动性,从而提高教学效果的目的。

基于过程化管理的《C语言程序设计》教学改革及探索

针对《C语言程序设计》课程教学现状和存在问题,以过程化管理模式进行教学改革,设计过程化教学目标、教学方法、考核方案等,以促进学生平时主动学习,提升学生编程能力及课程教学效果。

简单线性迭代聚类的超像素算法

当前,图像分割处理中存在过程繁琐、效率低下等问题,加上图像超像素形状及大小不均等影响因素,难以适应高性能计算要求。基于此,本文提出了简单线性迭代聚类改进算法。首先预处理获得像素信息,减少算法执行过程中的计算耗时;其次,通过一系列算法优化,降低访存时间,使其更有利于后续并行化的操作;最后依据像素点的处理之间互不产生依赖的情况,使用向量化和并行化的手段,对算法进行整体加速,进一步提升算法效率。实验结果表明,本文提出SLIC改进算法相比基准模型,在计算速率和算法性能方面得到提升。

基于人体姿态估计的健身指导技术

目前,市面上也已经有了很多的健身软件,但这些健身软件都只是单向信息输出,难以达到健身教练在旁指导的运动效果。本文利用Python的OpenCV进行图像分析,确定人体位置并实现骨骼关键点定位,采用MediaPipe确定人体的坐标位置并利用人体局部状态信息进行动作角度计算,根据预设定的准确度阈值比较判断动作是否正确,并给予相应分数作出相应反馈。

基于机器学习的大学生个性化学习推荐系统

本文通过针对2019年计算机专业的53万条招聘文本,利用Word2vec对文本实施向量化、通过KMeans聚类对将技术需求从招聘文本中抽取出来,再通过二次聚类提取技术词汇。通过应用关联分析,从海量招聘文本中学习计算机技能之间的潜在关联,为计算机系在读学生提供学习指导。

基于主机行为分析的CC攻击识别技术

CC挑战黑洞(ChallengeCollapsar)是一种通过代理或僵尸主机发起的面向web服务器的DDoS分布式拒绝攻击。攻击者使用相对少量的并发请求,实现耗尽服务器资源的目的。本文通过分析互联网用户对web服务器的浏览行为和CC攻击者的攻击行为在服务器访问行为上的差异,建立URLHash命中表并且计算URL的离散度,快速区分攻击流量和正常用户流量。实验结果表明该方法快速有效地辨别攻击主机。