采用小波脊系数幅值导数方差质量图的相位展开法

针对小波变换轮廓术中相位无法快速准确展开的问题,提出了一种能有效抑制噪音的相位展开算法.首先,分析了小波脊系数幅值质量图和相位导数方差质量图的特征;然后依据相位值与其数学期望的偏差程度,利用小波脊系数幅值矩阵和导数方差思想构造了"小波脊系数幅值导数方差"质量图;最后分别进行软件仿真和真实模型实验,并将利用新质量图引导的相位展开效果与传统相位展开质量图法和改进的质量图法进行对比.实验结果表明,本文算法提高了相位展开精确度,相位展开误差率降低了2.61%.所提质量图易于构造,在引导相位展开时不仅能得到较准确的绝对相位值,还能有效抑制噪音的影响,从而重建出精确度高的物体三维模型.

基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索

提出了一种基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索方法,纹理图像的特征通过多进制小波分解结果来描述,用低频子图小波系数标准方差和多进制小波直方图结合相应的相似性距离函数,实现目标图像数据库由粗到精的渐进式检索。通过Bordatz和USC纹理图像数据库来检验本方法的精度和效率,获得了较理想的试验结果。

基于动态阈值的网络异常检测

基于Hurst指数进行异常检测的模型多采用固定阈值的方法,不能很好的适应动态变化的网络环境。针对该问题设计了一种基于动态阈值的检测方法,该方法在采用Hurst指数分析的基础上,通过EWMA和滑动窗口模型控制有效数据的个数并根据网络的变化动态调整检测阈值,提高了模型的检测能力。实验结果表明,在采用动态阈值进行DDOS异常检测时具有较高的检测率。

一种面向TCP流的异常检测技术

为了解决传统TCP流异常检测中无法区分突变正常流量和异常流量的问题,提出了一种面向TCP流的异常检测技术。模型采用概要数据结构,在基于小波求解Hurst参数判断网络异常的基础上,根据TCP握手和挥手协议的内容对TCP报文的完整性进行验证,不仅实现了大规模数据的概要存储,提高了运算效率,而且实现了对突变的正常流量与异常流量进行区分的目的。实验结果表明,该方法具有较高的检测率和较低的误检率,可较好地应用于网络异常检测。

基于对象传播神经网络的抗TSM攻击音频水印算法

提出了一种基于对象传播神经网络的抗TSM攻击音频水印算法。利用CPN自学习和自适应的特征,通过自适应改变段长的分段算法,选用具有较强稳定性的小波低频系数方差作为输入向量训练CPN,建立音频特征与水印信号的对应关系,以达到嵌入水印的目的。实验结果表明,该算法对常规音频信号处理和TSM等同步攻击具有很强的鲁棒性。

基于Hurst指数方差分析的堡垒机攻击检测方法

为了有效解决网络安全隐患问题,提出一种基于Hurst指数方差分析的堡垒机攻击检测方法。优先提取堡垒机攻击信号的Hurst指数,同时构建近似仿真Lorenz混沌含噪信号,通过Hurst指数方差分析方法中的小波系数方差对信号分解,分析噪声方差在不同层小波系数上的分布规律,确定小波系数对应层的阈值系数,完成堡垒机攻击信号去噪处理。然后通过聚类和样本相似度区间的方式将训练样本集划分为多个子集,将全部训练子集分别输入到SVDD模型中,同时训练分类器决策边界,实现堡垒机攻击检测。最终经过大量实验测试证明,所提方法可以准确检测堡垒机攻击。