关于Kaczmarz的一类加速免伪逆贪婪块方法

块贪婪Kaczmarz方法在解决大规模一致线性系统方面取得了成功应用。然而在每次迭代步骤中,GBK方法都涉及伪逆计算,这不仅复杂化了计算并减慢了收敛速度,且不适合分布式实现。在本文中基于Sketching技术提出了两种免伪逆计算的GBK方法,分别是杠杆得分抽样免伪逆GBK方法和稀疏随机投影免伪逆GBK方法,其算法效率更加高效,收敛速度可以达到指数收敛。为了进一步加快收敛速度,我们还提出了CountSketch免伪逆重力球GBK方法、杠杆得分抽样免伪逆重力球GBK方法和稀疏随机投影免伪逆重力球GBK方法。为了验证新方法的有效性,我们进行了一些数值示例。结果表明,这些新方法在解决大规模一致线性系统方面具有很高的效率和准确性。

分布式拒绝服务攻击高速率单点局部异常检测

由于单进程抓包检测分布式拒绝服务攻击(DDoS)方法,检测速度较慢,危害客户端的安全。针对这种情况,提出高速率单点局部异常检查算法。方法首先基于单点多线程抓包,然后,利用Sketch矩阵对网络信息参数(目的 IP)压缩存储,计算压缩存储的信息、得出信息熵[1]和动态阈值,最后对熵值和动态阈值作比较,判断是否有异常发生。实验结果表明,检测系统的检测速度得到明显的提高,降低了攻击对客户端资源的危害性。实验数据表明该方法能够更快更准确地检测出网络信息的异常,为客户端预防攻击争取了时间。