基于Hash函数改进遗传算法的IPv6下模糊异常检测模型

为了实现基于IPv6的异常检测,设计了一种新的高效异常检测模型.针对传统遗传算法编码效率低下的不足进行了改进.该模型使用基于遗传算法的IPv6模糊异常检测规则生成技术,采用Hash函数进行初始种群优化、随机实数编码进行种群编码,提高了检测准确性.使用实时网络数据流对原型系统和Snort进行对比测试,结果表明所提出的模型在检测效率上有明显改善.

IPv6网络中动态数据包调度模型研究

下一代互联网所承载的多样化的网络流量使得对于网络流量的测量、监测以及服务质量的控制变得越来越重要。对此提出了一种新型的数据包调度机制,每个数据包都有其预测的每跳队列延迟。通过将经验信息存储在IPv6的扩展头部中,使得其能在整个网络上传递。通过减少经验值,则可以达到减少数据包传输的抖动,提高服务质量。实验证明,整个系统运行健壮、效果良好。

大跨矮塔斜拉桥塔墩梁固结部位应力计算分析

以广州沙湾大桥设计方案为工程背景,利用大型通用有限元软件Ansys,采用子模型法,对塔墩梁固结部位进行应力分析,重点计算最大双悬臂、成桥三年加六车道两个工况下的受力,由此了解该结构部位详细的应力分布情况。

基于Norros公式的自相似视频流评估技术

以视频会议为例，通过具体实验测量在不同流量下视频会议系统的性能，所得实验数据与理论值基本相符，验证了所提出评估技术的正确性。

华中理工大学IP电话的设计与实施

随着通信技术和计算机技术的发展，特别是国际互联网络（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）在全球的发展，通信网络与计算机网络正趋向统一。本文介绍华中理工大学在ＩＰ电话系统上所作的一些尝试、系统的一些功能以及与之相关的一些协议。

基于IPv6的分布式实时网络测量系统设计

针对当前许多网络测量系统无法进行实时网络流量监测以及无法支持下一代互联网协议IPv6等不足,提出了一种基于IPv6的比特模式流定义方法和数据结构实时网络测量系统.系统通过在IPv6扩展首部中承载测量信息实现精确流测量,减少了测量开销,提高了测量效率.比特模式流定义方法提供了一种灵活的按需流定义方式,使系统能在IPv4/IPv6环境下实现流测量工作.实验证明,整个系统运行正常、效果良好.

基于改进遗传算法的IPv6下模糊异常检测系统

设计并实现了基于遗传算法的IPv6模糊异常检测规则生成技术,使用模糊检测规则进行异常检测。提出的异常检测模型设计上具有灵活性强、可扩展性好以及适应性强等特点,满足IPv6环境的使用。实验结果表明所提出的模型在算法性能和检测效率上具有优势,能用于保护下一代互联网。

小型光泵远红外激光器中横向反馈增强效应

在实验上首次观测到小型光泵远红外激光器中的横向反馈增强效应。

横向反馈增强的超小型光泵亚毫米波激光器

本文研究超小型光泵亚毫米波激光器的一些特性,证明管壁反射系数对小型激光器的输出功率有重要的积极影响,管壁反射系数越大,输出功率也越大.实验发现当横向反馈足够强时,最佳工作气体压强出现双峰现象.

硅—铝网栅亚毫米波F—P干涉仪及其在激光频谱研究中的应用

在单晶硅薄片上用光刻方法制作了铝金属网栅,并用在亚毫米波F-P干涉仪上。适宜用作亚毫米波波长的测量和频谱特性的研究。

基于Linux系统的高速网络捕包技术研究

在对Linux系统捕包机制分析的基础上,通过试验详细讨论了高速网络环境下网络捕包的性能瓶颈。针对性能瓶颈给出了NAPI与内存映射机制相结合的改进方案。

基于访问控制列表的BitTorrent流量控制策略

B itTorrent是近年来使用很广泛的一种基于P2P结构的文件共享应用。从客户端,Tracker服务器和元信息文件结构几个方面详细分析了B itTorrent协议。针对目前B itTorrent应用侵占大量带宽的问题,给出了一种基于访问控制列表的解决方案。通过在校园网中的实践证明该方案能有效地限制B itTorrent流量。

基于HHT和PPA的心音分段算法研究

心音是人体的一种重要的生理信号,它含有大量关于心脏病理状况的相关信息,反映了心脏及心血管结构及生理和病理信息。针对能否有效地提取第一心音(S1)、第二心音(S2),从而判断心脏是否病变,并且作为后续研究的基础,提出基于HHT和PPA的心音分段算法,包括首先利用希尔伯特-黄变换(HHT)进行心音包络的提取,然后利用中值滤波对包络进行平滑处理,最后通过峰逐层算法(PPA)来消除多余的低幅度峰值。通过对40例心音进行分段处理,可以对其中的39例进行正确分段。结果证明这种方法可以有效地提取心音信号的S1、S2,为后期的识别研究奠定了良好的基础。

基于NAPI的高速网络捕包技术

详细分析了在高速网络环境下进行网络捕包时，产生大量丢包的原因。讨论了在Linux平台下，通过采用NAPI机制，能有效地降低网卡产生的中断数量。实验表明，在高流量负载条件下，采用NAPI技术能有效地提高网络捕包率和系统响应时间。

一种新的基于统计的攻击场景挖掘算法研究

提出了一种新的攻击场景挖掘算法.该算法建立在对高级告警的进一步分析和处理之上,通过统计挖掘找出概率统计上的弱关联攻击链,再对这些攻击链进行进一步的关联分析,从而构建出真实攻击场景模型.该方法较之大多数需要定义复杂的关联规则的方法而言更容易实现,并具有一定的独创性.初步的实验结果证明该方法能有效地挖掘出攻击场景模型,并能用于发现新的攻击场景.

光泵亚毫米波激光的喇曼过程相互作用

在小型光泵ＮＨ３分子亚毫米波激光器中，喇曼过程的相互作用变成一个重要的效应，它直接影响了激光器的输出强度和频谱特性。用大功率ＣＯ２－９Ｒ（１６）谱线泵浦ＮＨ３分子时，两个喇曼过程ｓ→ａＰ（７，０）和ｓ→ａＰ（７，１）相互作用导致彼此增强；而当ＣＯ２－９Ｒ（３０）谱线泵浦时，出现多个喇曼过程相互竞争的现象。

基于相关特征矩阵和神经网络的异常检测研究

文章描述了一个基于相关特征矩阵和神经网络的异常检测方法。该方法首先创建用户轮廓以定义用户正常行为,然后比较当前行为与用户轮廓的相似度,判断输入是正常或入侵。为了避免溢出和减少计算负担,使用主成分分析法提取用户行为的主要特征,而神经网络用于识别合法用户或入侵者。在性能测试实验中,系统的检测率达到74.6%,而误报率为2.9%。在同样的数据集和测试集的情况下,与其它方法相比,此方法的检测性能最优。

IP网络地址转换技术及其在校园网内部的实现

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网两个最引人注目的问题是ＩＰ地址将要耗尽和路由表的膨胀，一个长远的和短期的解决方案正在开发之中。本文结合校园网的实际建设介绍了ＩＰ地址的转换技术，它有效地解决了ＩＰ地址空间不够用及私有ＩＰ地址计费的问题。

基于径向基函数的入侵检测系统

入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem,IDS)是信息安全管理的重要组成部分,通过监测网络流量模式来检测入侵行为。在入侵检测系统中引入径向基函数神经网络,设计了一个基于径向基函数的网络入侵检测系统(RadialBasicFunctionsIntrusionDetectionSystem,RBFIDS)。该系统首先采集网络运行数据,然后采用K均值聚类算法确定RBF神经网络的系统参数。通过KDD99数据集对该系统进行性能测试,总的检测率达到98%,误报率为1.6%,表明该系统有较高的检测率和低的误报率。