时豪
- 作品数：8 被引量：1H指数：1
- 供职机构：重庆大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于集成分类的病毒检测方法
- 本发明公开了一种基于集成分类的病毒检测方法，属于网络安全技术领域。该病毒检测方法由特征提取和集成分类两大模块，其中特征提取采用静态特征提取方法提取病毒的指令序列特征，构成特征集，并选择该特征集中信息增益最大的n个指令序列...
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- 文献传递
- 基于数据挖掘的异常检测方法
- 本发明公开了一种基于数据挖掘的异常检测方法，属于网络安全技术领域。该异常检测方法基于独立分量分析和Adaboost方法，首先用Fast-ICA算法进行特征提取,以消除冗余属性,降低数据维数。AdaBoost方法依次训练一...
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- 文献传递
- 基于梯度直方图的病毒检测方法
- 本发明公开了一种基于梯度直方图的病毒检测方法，针对目前在病毒检测中日益增长的实时性与准确性的要求，在此提出一种利用病毒文件二进制表示形式的检测方法。相对于传统的病毒检测方法，该方法主要是从整体上对病毒文件进行操作，首先通...
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- 文献传递
- 异构环境下基于SVC的P2P节点选择研究
- 随着移动互联网的快速发展以及三网融合产业的兴起，未来的P2P流媒体系统将面临高度异构的环境，对其节点选择带来新的挑战，主要体现在：①由于不同用户终端的接入带宽不同，屏幕尺寸和解码能力也不同，需要选择缓存的视频数据与请求节...
- 时豪
- 关键词：异构环境性能指标
- 文献传递
- 基于集成分类的病毒检测方法
- 本发明公开了一种基于集成分类的病毒检测方法，属于网络安全技术领域。该病毒检测方法由特征提取和集成分类两大模块，其中特征提取采用静态特征提取方法提取病毒的指令序列特征，构成特征集，并选择该特征集中信息增益最大的n个指令序列...
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- 基于数据挖掘的异常检测方法
- 本发明公开了一种基于数据挖掘的异常检测方法，属于网络安全技术领域。该异常检测方法基于独立分量分析和Adaboost方法，首先用Fast-ICA算法进行特征提取，以消除冗余属性，降低数据维数。AdaBoost方法依次训练一...
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- 基于SVC分层匹配度的异构网络节点选择算法被引量：1
- 2014年
- 随着移动互联网和三网融合的兴起,网络带宽及终端异构性造成所选节点视频和请求节点的终端能力不匹配。为此,提出一种基于可扩展视频编码(SVC)分层匹配度的节点选择算法。在异构网络背景下,综合考虑节点带宽和链路往返时延,将SVC分层层数和网络接入类型相结合。实验结果表明,与随机选择算法相比,该算法使得所选节点的SVC视频分层数与请求节点终端处理能力有较高的匹配度(固网、无线、3G接入网络类型所对应的匹配度分别为77.8,72.2,88.9),并且具有较高的终端平均服务能力(PC为110、笔记本为78.3、手机为38.3)。
- 唐朝伟时豪周旭白帆赵志峰严鸣
- 关键词：对等网络异构网络
- 基于梯度直方图的病毒检测方法
- 本发明公开了一种基于梯度直方图的病毒检测方法，针对目前在病毒检测中日益增长的实时性与准确性的要求，在此提出一种利用病毒文件二进制表示形式的检测方法。相对于传统的病毒检测方法，该方法主要是从整体上对病毒文件进行操作，首先通...
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- 文献传递
