基于TCP会话的僵尸流量特征分析与检测

僵尸网络是互联网面临的重大威胁,而成功检测网络上的僵尸流量是摧毁僵尸网络的前提。文章分析了僵尸主机同控制端的TCP会话流量,提取其会话特征,并用聚类的方法有效地区分出僵尸主机同控制端的会话。文章在定义会话概念的基础上,通过提取网络流量中的会话特征用以检测僵尸网络流量。     

基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。     

动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制

针对航空自组网在高负载下的服务质量及时延问题,提出一种动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制。以多信道检测统计为平台,结合优先级机制,通过在高负载网络中适当遏制低优先级业务,并且进行网络流量优化,保证高优先级业务的低时延发送;同时利用流量预测模型估计网络流量,通过粒子群优化算法进行优化,寻找合适的优先级门限值,确保高优先级业务接入率。通过计算机仿真可知,所设计的动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制,可在大负载网络中动态控制信道的接入,保持良好的网络吞吐量,其高优先级业务接入率达到99%以上,能有效解决航空数据链网络高业务量导致的服务质量及时延问题。     

动态指数平滑模型在网络流量预测中的研究

网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,一种好的预测模型能比较准确地判断网络流量的发展趋势,对网络管理起到推进作用.提出了将最速下降迭代法应用于指数平滑模型的方法,以预测误差平方和(SSE)最小为目标,构造并自动生成了最佳平滑参数,使网络流量的预测模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测模型中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等同题.通过分析,证明了此模型能够较准确地预测出网络的流量,使网络管理人员对网络的性能状态有整体的把握并且能够较好地对网络性能进行监测控制,从而提高了网络的服务质量.     

多无人作战飞机编队空战智能决策方法

针对多无人机编队空战战术决策问题,提出了基于案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论以改进传统的最近邻检索算法。最后,借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,仿真结果证明该方法具有较好的有效性。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。     

基于Agent技术的战术互联网动态频谱管理系统

动态频谱管理是提升战术互联网作战效能的主要手段之一.首先分析了战术互联网以及动态频率管理工作特点的基础上,设计了一种基于Agent技术的动态频谱管理系统,并详细介绍了动态频谱管理的实现方法.     

自适应传感器融合

在不同提取级自适应提取、相关和融合多源信息的感知推理系统被看作是下一代监视系统的标准部件。提出一种采用集中式和分布式预探测融合的系统结构,它与连结平台上及机外的跟踪与决策级融合结果的智能监视器的控制器结合起来。该系统的目的是产生一个“gestalt“融合传感器系统”,其信息产品大于各个传感器的信息产品的总和,其性能优于单个传感器或优于一小组的联合传感器。这一结构概念在采用多个不同时空的监视平台和/或信息源的执法领域(例如,禁毒)里的应用可用来说明自适应感知推理系统概念的好处。     

时、空多分辨率战术机动图像传输研究

本文讨论了军事战场上通过移动无线信道进行动态图象机动传输的时、空多分辨率特性 ,阐述了用小波变换 (DWT)技术实现具有时、空多分辨率特征的战术机动图象传输的机理 ,并且给出了一种用多片DSP并行结构实现小波变换的动态图象压缩方案 ,该方案具有时、空多分辨率特性 ,可适应战术机动图象信息传递的需要。     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

自主空战决策中的战术过程评价方法

战术过程评价是自主空战决策中的重要部分.在装备航炮和格斗弹的双机近距格斗这一战术背景下,合理考虑角度、距离、机动与能量因素,构造了战术状态优势函数.在此基础上,提取战术过程的特征量,建立有优先级的判据体系,提出了逐级淘汰的战术过程评价方法.仿真结果表明,战术状态优势函数能准确体现格斗中各时刻双机战术态势的优劣,逐级淘汰方法能有效地从候选的机动动作中得到空战决策结果.     

特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法

以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例,提出了一种基于特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法.该方法首先对TM图像作IHS变换,得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量;其次,依据特征量积准则融合TM图像的亮度分量和SAR图像,并用融合结果替代TM图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到融合图像.实验结果表明,与IHS法和小波变换法相比,方法快速、简洁,在保持光谱信息与增强空间细节信息两个方面的综合性能均得到提高.     

大时空差条件下高超声速目标检测关联算法

针对临近空间高超声速目标因产生等离子体鞘套导致航迹中断的问题,提出了一种大时空差条件下的目标检测与航迹关联算法。在三维空间中将量测点坐标变换为径向距离-时间坐标,后通过Hough变换进行非相参积累,设置低门限提取分航迹。根据分航迹间的时间、速度、方位角多信息融合,关联属于同一条真实航迹的分航迹并输出最终航迹。仿真结果表明,算法具备对多个高超声速目标中断航迹检测关联的能力,具有一定的工程实践意义。     

瞄准分划的多特征融合识别与亚像素定位算法

提出了瞄准分划的多特征融合识别算法,该算法提取并融合瞄准分划的几何特征、灰度特征和运动特征,提高了识别的准确率;在此基础上应用亚像素定位算法,实现了瞄准分划的精确定位,满足了瞄准线的高精度动态测量的要求。     

VxWorks END学习桥的战术多网网关软件的设计与实现

战术互联网是以无线自组织网络为基础,具有自组织、自管理和多跳的特点,可方便、灵活组网,为了解决营一级的战术互联网多网融合的问题,详细论述了基于VxWorks END学习桥的战术多网网关软件的设计开发原理,提出了在以太网基础上的二层桥接的协议转换思想,给出了软件实现过程的主要细节,并给出了参考代码.     

地面战场运动目标识别NN-ST专家系统

本文在对现代战争条件下地面战场运动目标性质及特征研究的基础上,根据军事领域专家的经验和多传感器侦察的特点,将动态补偿神经网络模型与时空数据融合模型相结合,构造了地面战场运动目标识别的ＮＮ－ＳＴ专家系统。     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别，是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成，因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点，提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型，设计智能识别模型的基本框架，提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制，通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号，将军事专家的知识经验封装为模式标签，模拟人的推理模式与认知经验，实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验，分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响，并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较，验证所提SAE算法的有效性。