汪世义
- 作品数：37 被引量：91H指数：6
- 供职机构：巢湖学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金安徽省高校省级重点教学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信生物学更多>>
- 几种机器学习方法在IDS中的性能比较被引量：6
- 2010年
- 入侵检测是一种保障网络安全的新技术,传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能具有十分重要的现实意义。将目前主要的基于机器学习的贝叶斯分类的方法、神经网络的方法、决策树方法与支持向量机的方法应用于入侵检测系统中,以kdd99公共数据集进行了仿真实验,仿真测试结果表明支持向量机方法(SVM)和神经网络方法具有较好的分类识别性能,适合用于入侵检测。
- 汪世义陶亮王华彬
- 关键词：网络安全入侵检测系统
- 浅谈数据加密技术被引量：11
- 2003年
- 近年来 ,国内外在安全性方面的研究 ,还主要集中在两个方面 ,一是以密码学为基础的各种加密措施 ,如保密密钥算法和公开密钥算法 ;另一方面是以计算机网络特别是以Internet和Intranet为对象的通信安全研究。在保障网络通信安全方面所依赖的主要技术 ,仍然是加密技术。值得说明的是 ,数据加密技术已经渗透到了其它某些安全保障技术之中 ,并作为他们的重要基础。
- 汪世义
- 关键词：数据加密技术密码学网络通信
- 一种快速Snort入侵检测系统研究被引量：5
- 2005年
- 在高速网络中,提高入侵检测系统检测速率和效率是目前入侵检测系统需要解决的主要问题.基于Linux平台,采用了零拷贝技术对Snort入侵检测系统的数据包捕获引擎进行了改进;采用改进的BM算法提高了规则匹配的效率,搭建了相应的实验平台并进行了性能测试.测试表明,本方法可以显著提高Snort系统的性能.
- 吴国伟毕玲汪世义
- 关键词：网络入侵检测系统零拷贝
- 基于QPSO的属性约简在NIDS中的应用研究被引量：3
- 2010年
- 支持向量机作为一种优良的分类算法应用在网络入侵检测系统中,但是训练时间过长是它的主要缺陷.文中提出了基于量子粒子群优化的属性约简和支持向量机(SVM)的入侵检测方法,利用量子粒子群优化的属性约简算法对训练样本集进行属性约简,剔除了对入侵检测结果影响较小的冗余特征,从而使入侵检测系统在获取用户特征的时间减少,整个入侵检测系统的性能得到提高.实验结果表明,该方法是有效的.
- 汪世义陶亮王华彬
- 关键词：网络入侵检测系统支持向量机量子粒子群优化属性约简
- 代码解析在信息安全类课程教学中的应用
- 2011年
- 通过近几年对信息安全类课程的教学实践,总结了本科应用型高校信息安全类课程教学中普遍存在的问题,提出把开源软件的代码解析过程引入到实验教学中,是一种教学内容和教学方法上的创新,在技术上也是切实可行的.
- 汪世义
- 关键词：开源软件教学改革
- 玩偶（怪兽）
- 1．本外观设计产品的名称：玩偶（怪兽）。;2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于供儿童玩耍。;3．本外观设计产品的设计要点：在于产品的整体性状及其色彩的结合。;4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。;...
- 邵瑞汪世义
- 基于贝叶斯方法的蛋白质界面残基预测被引量：2
- 2009年
- 蛋白质界面残基预测是蛋白质相互作用研究中的一项基本工作,在生物制药及蛋白质功能研究方面有着重要的应用。以蛋白质中的氨基酸残基为研究对象,使用残基的溶剂可及表面积及残基的序列谱为特征集,构建了基于贝叶斯方法的蛋白质界面残基预测器。方法有效地结合了蛋白质残基特征集的条件独立性假设及贝叶斯方法在处理不确定性数据方面的优点,通过对含77个蛋白质的数据集进行实验,结果比其它方法获得了6%的准确率的提高,三维可视化的结果也表明分类器预测的有效性。
- 王池社程家兴汪世义
- 关键词：蛋白质朴素贝叶斯分类器氨基酸残基
- 信息熵—依赖度框架的关联规则挖掘被引量：1
- 2013年
- 在关联规则挖掘中,通常使用的是支持度-置信度框架来挖掘有趣知识。对支持度、置信度阈值进行分析和研究,发现此框架挖掘的关联规则不能够得到有效的强关联规则,导致挖掘效率降低。为此提出一种有效的信息熵-依赖度框架作为关联规则的衡量准则,实验表明此方法更准确、有效。
- 梁宝华汪世义陈新河任春阳
- 关键词：关联规则
- 三种主要的公钥加密系统及其比较被引量：6
- 2005年
- 主要是对三种公钥加密体制进行了详细的分析和比较,指出了ECC椭圆曲线加密体制所具有的技术优势和特点,它必将成为通用的公钥加密算法。
- 汪世义吴国伟
- 关键词：公钥密码体制
- 基于贝叶斯网的蛋白质相互作用位点预测
- 2008年
- 蛋白质相互作用位点研究在蛋白质功能分析及药物设计等方面有着重要的应用。文章以蛋白质中的氨基酸残基为研究对象,使用残基的溶剂可及表面积、进化保守性打分及残基的序列信息熵三个特征为特征集,构建了基于贝叶斯方法的蛋白质相互作用位点预测的贝叶斯分类预测器。方法有效的结合了蛋白质残基特征数据集经常性数据缺失的特点及贝叶斯网在处理不确定性数据方面的优点,通过对基准的71个蛋白质数据集进行实验,结果表明我们的分类器预测的有效性。
- 王池社程家兴汪世义
- 关键词：蛋白质贝叶斯网氨基酸残基进化保守性
