基于感知哈希和自适应搜索的通用对象检测

针对数字图像中对象检测问题,提出一种基于感知哈希和搜索策略的通用对象检测算法,提取图像中有可能包含对象的子区域并以矩形的形式输出。算法首先对输入图像进行分割,并计算该图像的显著度信息;其次根据图像每个子区域显著度信息,自适应地确定搜索策略的起始子区域;最终利用选择性搜索策略,实现图像中通用对象检测。利用选择性搜索策略检测通用对象时,引入感知哈希算法实现相邻子区域的相似度计算,在保证准确度的基础上简化算法复杂度。实验结果显示,本文算法具有良好的图像对象检测准确度。

入侵检测系统的数据标准化应用研究

在分析入侵检测系统原理及通用入侵检测框架(CIDF)的基础上,按照CIDF的结构要求,设计了基于CIDF的入侵检测系统原型。在系统实现的内部机制上,采用链表的形式保存各类事件的完整信息并按CIDF的要求进行检测数据的标准化,为系统构件共享信息提供高效、准确的保证。结合实践,指出了用语义标识符SID扩充以适应异常检测方面的问题。

通用入侵检测对象应用研究

在入侵检测系统设计原理的基础上,结合各类分布式入侵检测系统及各系统内构件之间信息共享的需求,通过分析CISL语言的特点,描述了CISL语言用以表示通用入侵检测对象(GIDO)的生成规则,并以Linux系统审计日志中检测口令猜测攻击的内容演示了通用入侵检测对象的生成,编码等应用过程,最后给出一个模拟结果。