基于改进GBDT算法的网络大数据入侵检测与控制研究

网络系统的复杂性和规模不断扩大,网络安全问题日益突出,目前的安全防护技术已经无法满足现代网络系统的安全需求。针对这一问题,本文研究一种改进梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的网络大数据入侵检测与控制方法,以应对更加复杂的网络安全威胁。基于可增量式学习对GBDT算法实施改进,应用改进算法挖掘网络大数据的入侵关联数据,输入前对数据实施无量化处理、标准化处理、归一化处理。设计基于Stacking集成学习的网络大数据入侵检测算法,检测网络大数据入侵状态,设计基于代理的入侵安全防御控制框架,针对入侵检测结果实施安全防御,实现网络大数据入侵安全防御控制。实验测试结果表明,设计方法的精确率和准确率较高,误报率较低,防御率最高达到9998%,对于Web攻击、僵尸网络、暴力安全外壳(secure shell,SSH)协议、暴力文件传输协议(file transfer protocol,FTP)、Heartbleed这几种最新型攻击的表现尤其突出。

工作流技术在电子政务领域中的应用

为了解决电子政务领域面临的协同问题,在电子政务应用领域中引入工作流技术.根据工作流管理系统参考模型的规范,分析了行政审批过程的实际模型,提出基于工作流管理系统规范的协同控制中心的设计思想,将其应用到网上行政审批的过程中.实现行政审批流程的自动化执行,提高行政审批的办事效率,解决了网上审批中无法进行业务流程之间的有效协同问题.

工作流技术及其在网上审批中的应用

论文针对工作流技术的产生,体系结构及特点作了简要介绍,并分析了网上审批的业务过程,提出了基于工作流控制的网上审批系统的设计方法,从而解决了目前存在的网上审批系统中并未实现真正的流程化的问题。论文从具体审批流程的抽象、简化,到整个系统规划,都进行了详细的阐述、说明,最后将文中提到的设计方法应用到了实际项目中。

基于Petri网电子政务系统设计

研究了基于政务流程描述网的政务流程知识描述方法,给出了其定义,并分析了政务流程过程型知识和控制型知识描述方法.在进行流程描述的基础上,研究了电子政务系统的实现技术,设计了协同控制中心,给出了其体系结构,分析了其组成及具体工作过程.

工作流技术及其在网上审批中的应用

论文针对工作流技术的原理、体系结构及特点作了简要介绍,并分析了网上审批的业务过程,提出了基于工作流控制的网上审批系统的应用实现。

“水下精灵”的诞生

11月1日，在以“创新性机器人”为主题的2017 OI中国水下机器人大赛颁奖典礼上，上海交通大学智能无线网络与协同控制中心的参赛作品“水下精灵：Iwinsub-18”以总成绩第一名获得此次大赛一等奖。