基于迁移学习和D-S理论的网络异常检测

对于分布不同或分布相似的未知类型的网络攻击,目前的异常检测技术往往不能达到预期的效果。针对上述问题,研究了一种基于迁移技术和D-S证据理论的网络异常检测方法。首先用迁移学习方法对已知网络攻击进行建模,此模型在构建时考虑了不同分布的异常攻击间的差异;然后用其训练得到的分类器对未知的网络行为进行分析,结合D-S证据理论,可以检测出分布不一致的未知攻击类型。实验结果表明,该方法泛化了传统的网络异常检测技术,对未知的网络异常有着较高的检测率。

基于协议特征的电力工控网络流量异常行为检测方法

随着信息通信技术在电力工控系统中的广泛应用,电力工控系统遭受网络攻击的风险不断增加。电力工控系统的信息传输和交互以通信协议的流量数据为载体,流量数据的应用层报文在传输过程中存在被窃取及篡改等风险。文中以IEC 60870-5-104协议为例,在对其脆弱性分析的基础上提出了基于协议特征的电力工控流量异常行为检测方法。首先,对电力工控流量进行应用层报文的提取及解析,并结合报文字段特征以及典型电力业务特征建立起电力工控流量正常行为模型。其次,依据正常行为模型对流量数据进行单字段畸形校验、多字段耦合逻辑校验、帧与帧时序逻辑校验、帧与帧上下文异常校验,实现流量异常行为的识别。最后,基于某220 kV变电站的实际流量数据集进行仿真,结果表明所提方法对于典型异常行为检测准确率约为99.98%,能够有效辨识电力工控系统流量异常行为,提升电力系统的安全性。

水平管内低质量流量超临界二氧化碳异常传热行为研究

研究了水平管内低质量流量超临界二氧化碳(S-CO_(2))异常传热行为,采用Fluent软件模拟了水平管内低质量流量条件下S-CO_(2)传热过程,分析了加热和冷却条件的异常传热行为和热流密度对传热影响。结果表明:热边界条件为压力8 MPa、质量流率200 kg/(m^(2)·s)、热值比q/G=0.2 kJ/kg时,S-CO_(2)管内流动冷却过程中上、下壁面温度均沿程降低,在S-CO_(2)主流温度达到拟临界温度时,距离入口551.0 mm处上壁面换热系数出现突变峰值,该处传热强化;S-CO_(2)管内流动加热过程中上壁面温度均先沿程升高,而后下降至395 K后缓慢上升,下壁面温度短暂降温后缓慢升温,距离入口69.5 mm处上壁面传热系数出现谷值,该处传热恶化;热流密度的增大使加热条件下换热恶化程度加剧,但对冷却换热并无明显影响。由此可见,特征截面的热物性分布是导致出现不同换热行为的主要原因。最后,基于低质量流量条件、热物性及浮升力影响,构建了预测超临界强化传热关联式,为超临界流体换热设备的设计与运行优化提供理论指导。

基于协议语义序列的应用层交互行为异常检测

为了有效检测出应用层异常交互行为,提出了一种基于协议语义序列的检测方法。首先利用协议语义序列对应用层交互行为进行描述,并对存在的异常交互情形进行分析;然后提出基于协议语义序列的异常检测方法,利用报文的方向和时序关系构建出标准语义序列集,并获取正常行为特征,根据异常交互情形定义检测规则,利用序列比对和决策树算法实现了对应用层交互行为的异常检测。实验结果表明,该方法具有较高的检测率和较低的误报率。

后股权分置时期大股东资产注入实证分析

以后股权分置时期上市公司大股东重要行为方式——资产注入为研究对象,运用事件研究和回归分析,实证检验了资产注入事件的超额累计收益及其相关影响因素。对样本的事件研究表明,使用股权模式进行资产注入的上市公司股价均有显著为正的超额累计收益率,且大股东为国有背景的上市公司超额累计收益率显著高于民营背景上市公司,说明股权模式的资产注入方式以及国有大股东的资产注入更为投资者和市场认可;超额累计收益的回归分析显示大股东持股比例对超额累计收益的影响呈显著的U型关系。

云计算平台异常行为检测系统的设计与实现

针对传统网络安全设备对云计算平台中虚拟机内部发生的蠕虫病毒、地址解析协议(ARP)广播攻击等异常行为失效的问题,设计了基于VMware的云计算平台下异常行为检测技术架构,提出了云计算下有特征码的蠕虫病毒异常行为检测,和基于突变理论的无特征码的异常行为检测,并针对两种异常行为提出了"侦测—隔离—治愈—恢复"智能处理云安全机制。系统融合云计算下异常行为检测,云计算下事件与防卫管理,和云计算下ARP广播检测三种功能于一体。实验结果表明,系统能实时提供云计算环境下异常行为的采集及分析,每隔5秒自动刷新实时流量资料,且吞吐量可达到640 Gb的处理能力,能够将被保护链路中异常流量所占用带宽降至总拥有带宽的5%以下,解决了云计算下的异常行为检测和防护问题。

地方政府土地经济行为异化的表现及制度根源

本文首先分析了我国地方政府土地经济行为异化的五大表现,在此基础上,分析其来自于经济发展模式、地方政府决策体制、土地产权制度方面的制度性根源。

蒙台梭利训练改善阿尔兹海默病患者异常进食行为的行动研究

目的探讨蒙台梭利训练改善阿尔兹海默病患者异常进食行为的有效性和可行性,建立阿尔兹海默病患者蒙台梭利训练的适宜模式。方法选取68例阿尔兹海默病患者为研究对象,所有患者在常规治疗与护理基础上采用行动研究法予以蒙台梭利进食训练,首先明确问题,了解阿尔茨海默病患者进食存在的问题;再采用计划、行动、观察、反思为轴线的行动研究方法进行干预。比较患者干预前后营养状况及异常进食行为改善情况。结果干预前后患者自主进食时间、实际进食比例、异常进食行为、营养评分比较,差异有统计学意义(均P<0.01)。结论基于行动研究法建立和完善阿尔兹海默病患者蒙台梭利进食训练模式,可改善阿尔兹海默病患者异常进食行为。

消息和指令分析相结合的网络协议异常行为分析

关注协议的异常行为,将协议传递的原始消息和实现协议的程序二进制代码均作为分析对象,采用动态污点分析和静态分析相结合的方法,先在自行设计的虚拟分析平台Abnormal Disc原型系统上监控和分析协议程序解析消息的过程,记录协议的公开行为,再利用提出的异常行为感知和挖掘算法,静态分析协议的异常行为触发条件和异常行为指令序列,最后根据异常行为触发条件生成带有敏感信息的协议新消息,动态触发异常行为的执行。Abnormal Disc原型系统可以感知并触发协议的异常行为,根据统计分析的结果,提出了协议运行安全性的评估方法。实验结果表明,利用所提供的方法可以比较准确地挖掘协议的异常行为,并能够对协议运行的安全性进行评估。

持续健康教育对异常脐血流孕妇的影响

目的探讨持续性健康教育对异常脐血流孕妇的影响。方法将67例脐血流S/D值异常孕妇随机分为观察组(n=33)和实验组(n=34)。观察组仅给予一般孕期健康知识宣教,实验组自孕24周首次监测脐血流异常开始至孕妇住院分娩期间实施持续性健康教育,使其掌握异常脐血流治疗的相关知识,积极配合治疗,遵医服药,遵医吸氧,自测胎动,定期监测脐血流,遵医采取最佳睡眠卧位,提高其遵医行为,促进异常脐血流的改善或降低至正常,促进胎儿足月产和孕妇自然分娩。结果实验组孕妇遵医行为、分娩时S/D值降至正常、足月产例数均高于观察组,剖宫产率低于观察组(P<0.05)。结论持续性健康教育有利于提高孕妇的遵医行为,降低S/D值,延长孕周,提高足月产,降低剖宫产。