暂无评论
基于词袋模型的shellcode检测，刘宇扬，芦天亮，随着网络服务服务的广泛流行,越来越多的攻击通过远程代码注入来威胁本地系统安全。shellcode是攻击者注入代码中实现攻击的核心代码,�
在分析现有基于agent的入侵检测系统（IDS）基础上，提出了一种基于证据推理的多agent分布式两级IDS模型。该模型采用分布检测、分布响应的模式，通过多agent技术的思想建立系统总体结构，给出了
在剖析生物免疫机理的基础上并受其启示，提出了一种基于生物免疫机理的分布式agent入侵检测系统的新模型。该模型系统通过多层次分布式代理的相互协作实现主机/网络的实时入侵检测，其具有多样性、分布性、自适
进行网络流量异常检测，需要对正常流量行为建立准确的模型，根据异常流量与正常模型间的偏离程度作出判断。针对现有网络流量模型中自相似模型与多分形模型无法全面刻画流量特征的不足，提出了一种基于流量层叠模型分
在研究固定内存和状态管理的基础上，提出了一种新的模型检测方法,使得在任何计算机上都能对任意规模的并发系统进行模型检测。
基于多元模型融合的高血压疾病检测方法,周凌婧,康桂霞,近年来,高血压的患病率逐年上升,高血压疾病的检测已经成为了我国重要的公共卫生问题。与此同时,伴随着大数据浪潮的到来,机器
离散时间区间时序逻辑模型检查，朱维军，段振华，目前还没有模型检查的方法自动检测时间自动机模型是否满足时间区间时序逻辑描述的性质。我们约束时间域到离散时间，证明了离散时
通过对DiffServ体系的4种优先级队列和优先级调度算法的分析，得出了动态优先级调度算法可以解决IP分组转发时的公平性问题。但随之而来的问题是IP分组转发时的超延迟现象。在确定出较精确的延迟门限标准
网络入侵检测已成为计算机界研究的热点问题之一。介绍了若干用于网络入侵检测的人工智能方法，着重介绍了基于Agent的入侵检测技术，并客观分析了这些方法的优点和不足，同时列举了一些基于人工智能方法的网络入
传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击，提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足，并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和
暂无评论