广西壮族自治区自然科学基金(0575094)
- 作品数：11 被引量：49H指数：5
- 相关作者：王勇叶苗王勇王勇杨辉华更多>>
- 相关机构：桂林电子科技大学桂林电子工业学院桂林工学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于主成分分析和多分类器融合的入侵检测被引量：1
- 2010年
- 提出了利用主成分分析(PCA)提取入侵特征的多分类器融合的入侵检测算法.首先,利用PCA分类提取入侵子特征,然后通过KNN分类器给出初步的识别结果,最后采用D-S证据理论对识别结果进行融合,得出最终识别结果.通过在KDDCUP’99的标准入侵检测数据集上的实验表明,该方法提高了入侵检测的整体性能.
- 张瑞霞王勇
- 关键词：入侵检测主成分分析D-S证据理论分类器融合
- 可用带宽测量技术及工具的研究被引量：2
- 2008年
- 系统总结了可用带宽测量的三种技术:包间隔模型、包速率模型和基于网络流量模型的测量技术,分析了各技术的优缺点和局限性,并对这三种可用带宽测量技术进行了对比,介绍了可用带宽多种测量工具,提出了现有可用带宽测量技术存在的问题,对可用带宽测量的研究趋势作了展望。
- 石满秀王勇莫玮陈星
- 关键词：带宽测量可用带宽
- 面向连接网络入侵检测实验测试系统的研究被引量：8
- 2006年
- 设计通用的入侵检测测试、评估方法和平台,实现对多种入侵检测系统的检测,已成为当前入侵检测系统的另一重要研究与发展领域。针对网络入侵检测特征提取项,基于Linux和W indows平台构建了一个集网络数据采集和数据解析一体的面向连接的网络入侵检测实验测试系统,为在线网络入侵检测系统测试提供环境。
- 王勇何倩杨辉华罗鹏
- 关键词：入侵检测测试系统数据集
- 融合PCA和LDA的入侵检测算法被引量：3
- 2009年
- 针对目前单个IDS在入侵特征提取和检测效率上存在的问题,提出了一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的入侵检测算法。利用PCA和LDA提取入侵特征,通过KNN分类器给出初步的识别结果,接着采用D-S证据理论对识别结果进行融合,得出最终识别结果。通过在KDD CUP’99的标准入侵检测数据集上的实验表明,该方法提高了入侵检测率,同时降低了误报率,性能优于单一的分类器。
- 张瑞霞王勇
- 关键词：入侵检测线性鉴别分析分类器融合
- 万兆以太网中64B/66B编解码的硬件实现方法被引量：3
- 2006年
- 研究万兆以太网中的64B/66B的编解码规则及其内在的特性,提出了一种基于查找表和逻辑运算相结合的64B/66B编解码实现方法,具有使用资源少、编解码速度快、可靠性强等特点。该方法使用硬件描述语言VerilogHDL来实现64B/66B编解码的描述,通过Xilinx的FPGA器件进行仿真和综合,实现了具体的硬件电路,并且下载验证了该设计方法的有效性和可行性。不同速率的高速64B/66B编解码模块或芯片的设计可以采用该方法来实现。
- 周晴伦王勇
- 关键词：万兆以太网解码
- 基于改进的层叠SVM模型的入侵检测技术被引量：5
- 2008年
- 需要长时间的对大规模数据进行训练,是将支持向量机运用到入侵检测的异常检测中的主要困难之一。本文对此改进了一种层叠的分布式训练处理SVM模型,通过在KDD99标准数据集上的实验证明,可以很好地改善支持向量机训练的时间效率问题。
- 叶苗王勇麦范金
- 关键词：入侵检测支持向量机二次规划问题
- 一种Windows主机入侵检测实验系统被引量：8
- 2006年
- 针对广泛使用的Windows平台,建立了一个基于主机的入侵检测实验系统。在深入分析Windows主机的安全特性的基础上,利用安全日志、系统日志、性能日志及文件完整性校验、注册表等多种信息,提出了18项入侵检测特征,并利用支持向量机建立入侵检测器,实现了对多种攻击的检测。实验结果表明,特征选取合理、检测方法有效。
- 王勇王勇杨辉华杨辉华
- 关键词：入侵检测系统异常检测特征选取支持向量机
- 分级结构的AdaBoost入侵检测方法研究被引量：8
- 2008年
- 针对目前智能入侵检测方法存在不能同时满足检测精度和检测速度的要求问题,提出一种分级结构的智能入侵检测方法.该方法将改进的AdaBoost算法用于入侵特征的选择及构造每一级的Ada-域值分类器,并通过级连多个分类器来共同完成检测任务.设计并实现了Linux实时入侵检测实验平台,在此平台上训练和测试分级结构的智能入侵检测器.实验结果表明,该方法降低了运算复杂度;在保证高的检测率的同时,降低了虚警率;提高了处理速度,更适合入侵检测系统的实时处理要求.
- 王勇陶晓玲
- 关键词：入侵检测ADABOOST算法
- 基于AdaBoost特征约减的入侵检测分类方法被引量：3
- 2008年
- 提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法,利用该算法约减入侵特征中的冗余特征,构造Ada-加权和Ada-域值分类器,并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台,并将特征约减算法和3种分类方法应用于该平台。实验结果表明,由特征约减算法挑选出来的入侵特征集较优,Ada-加权和Ada-域值分类器的分类效果优于支持向量机分类器,且Ada-域值分类器在测试集上的检测性能最佳。
- 陶晓玲王勇罗鹏
- 关键词：入侵检测
- 基于支持向量回归学习机的网络流量预测被引量：11
- 2007年
- 对最小二乘支持向量机的回归算法做了改进,并将其应用到网络流量预测中,在linux下编写网络抓包程序,统计出一个网段节点的流量,与文中算法所得到的预测结果进行对比,实验结果表明,将最小二乘支持向量机用于网络流量的预测,可以取得令人满意的效果.
- 叶苗王勇
- 关键词：支持向量机网络流量
