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提出一种新颖的基于boostingRBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boo
通过分析系统调用行为特征,提出了程序的系统调用行为可以用有限状态自动机来描述的方法,证明了算法产生的自动机的完整性,并给出算法性能分析结果。
基于深度学习的网络入侵混合检测方法,李涵,钮心忻,针对如何在保证网络入侵检测性能的前提下具备未知攻击类型检测能力的问题,通过结合栈式稀疏自编码器、深度神经网络两种监督学习
提出了MAC层一种新的动态退避算法DPBA,它以报文的冲突概率来预测节点附近信道的争用状况,对不同的网络状况下竞争窗口的取值采用相应的退避策略,以达到改善网络性能的目的。分析与仿真结果表明,与传统的退
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提出了一种应用层负载均衡模型,将网络流量按照应用类型进行分流。该模型将网络流量分为普通应用和P2P应用两部分,根据应用类型将P2P应用流量划分为应用层报文集。初始化时采用Hash映射算法分配流量,使用
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针对FCM(FuzzyC-Means)算法对于初始聚类中心敏感,并只适合于发现球状类型簇的缺陷,提出采用冗余聚类中心初始化的方法降低算法对初始聚类中心的依赖,并先暂时将大簇或者延伸形状的簇分割成用多个
