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刘棣华

作品数:28 被引量:72H指数:5
供职机构:长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金:吉林省科技发展计划基金吉林省科技厅科技发展计划项目吉林省教育厅科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学更多>>

文献类型

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领域

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主题

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机构

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  • 1篇吉林大学
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作者

  • 28篇刘棣华
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  • 3篇赵之茵
  • 2篇孟兆海
  • 2篇李淼
  • 2篇刘伟华
  • 2篇王宏志
  • 2篇丛伟
  • 2篇张晓辉
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  • 2篇王小芬
  • 2篇余斌
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  • 1篇鲁晓帆
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传媒

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年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
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  • 4篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2006
  • 1篇2005
  • 4篇2004
  • 1篇2003
  • 2篇2002
  • 1篇2001
  • 1篇1999
  • 2篇1997
  • 3篇1996
  • 1篇1992
28 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于RBF神经网络的入侵检测模型的研究被引量:3
2008年
BP神经网络作为较成熟的技术已被应用于入侵检测技术中,但遇到的诸如执行速度慢、易陷入局部最小值等问题限制了其检测性能的提高,而RBF(Radial Basic Functions径向基函数)神经网络在逼近能力、学习速度及分类能力上都优于BP神经网络。本文设计了一个基于RBF的入侵检测模型,确定了RBF神经网络的结构和学习算法后,用KDD99数据集中的训练数据对系统进行训练,最后,用测试数据对系统进行测试。仿真试验表明,该系统最终具有较高的检测率和很低的误报率。
刘棣华余斌王小芬
关键词:RBFBP神经网络入侵检测系统
入侵特征信息库的扩充被引量:1
2004年
网络入侵活动对互联网上的计算机构成了威胁,一种重要的安全保护工具———网络入侵检测系统成为网络安全研究领域中的一个热点。文中主要讨论如何扩充NIDS的特征信息库以增强其可扩展性。
李淼顾蕊孟兆海刘棣华
基于Winpcap的网络流量仿真设计被引量:3
2004年
为了在离线情况下模拟一个真实的网络环境进行入侵检测系统的离线评估,利用Winpcap结构框架设计实现了基于Windows平台的网络流量仿真程序。该程序可以按照实验人员的意愿把捕获到的真实数据回放到离线网络环境中,以便在实验室中进行流量测试。
刘锋孟兆海朴智星刘棣华
关键词:网络仿真WINPCAP
网络服务质量及其管理
1996年
各种多媒体应用的出现导致了用户对网络性能的不同要求,网络不仅要完成现有的数据传输功能,还要针对不同的多媒体应用提供不同质量的传输服务,本文介绍了服务质量QoS(QualityofService)和QoS管理,给了了一个QoS管理的初步方案。
刘棣华丛伟
关键词:QOS管理网络管理网络服务质量计算机网络
P2P流量识别与审计
2015年
介绍了P2P流量特征识别的方法和规则匹配引擎设计的实现方式,着重讨论了流量审计特点。
赵东卓刘棣华丁斌
关键词:P2P
网络安全与入侵检测被引量:5
2002年
Internet是一种开放和面向所有用户的技术,其资源通过网络共享。资源共享和网络安全是一对矛盾,随着Internet的飞速发展,资源共享程度不断加强,导致网络安全问题日益突出。文中分析了不断增长的网络安全威胁,介绍了网络安全需求及网络安全关键技术,重点讨论了入侵检测系统。
刘棣华黄春梅杨子一赵芝茵
关键词:计算机网络网络安全入侵检测系统资源共享
网络入侵检测系统及其自适应性的研究与实现
随着计算机网络的迅速发展,网络入侵事件频繁发生,人们逐渐认识到只从防御的角度构造安全系统是不够的,仅仅使用防火墙、数据加密等传统安全防护措施已经不能满足对网络安全的需求。入侵检测是新一代安全保障技术,是对传统安全防护措施...
刘棣华
关键词:网络入侵检测自适应性数据挖掘网络安全
基于智能包过滤的DDoS防御模型
2009年
介绍了基于追踪的包过滤的原理。根据自适应包标记(Adjusted Probabilistic PacketMaking,APPM)追踪技术,设计了一种基于追踪的智能包过滤模型以防御DDoS攻击。
张晓辉刘棣华周红军
关键词:网络安全分布式拒绝服务包过滤
一种入侵检测系统的规则描述语言被引量:6
2003年
入侵检测系统(IDS)是保护信息系统安全的重要方式。而新一代IDS的一个最主要的特点就是IDS入侵检测规则描述语言。该文通过对Snort规则的分析与比较,提出了一种基于网络的IDS规则描述语言,它具有直观易定义、描述精确等特点。
刘棣华赵之茵杨子一
关键词:入侵检测系统SNORT
一种增强的基于GCA的入侵检测方法
2010年
增强的基于GCA(Gravity-based clustering approach)的入侵检测方法是先对训练集采用GCA进行聚类,然后依据凝聚层次聚类算法的思想,以簇间的差异度和整体相似度作为聚类质量评价标准对GCA聚类产生的簇进行一些合并,合并后能使簇中心更集中,簇内对象更紧密。再根据标记算法标记出哪些簇属于正常簇,哪些属于异常簇,最后用检测算法对测试集数据进行检测。实验表明该方法对未知攻击的检测能力有所增强,特别是能有效降低误报率。
付双胜张明军刘棣华鲁晓帆
关键词:聚类入侵检测凝聚层次聚类
共3页<123>
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