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1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有611条查询结果,搜索用时 156 毫秒
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提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。 相似文献
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频谱感知是认知无线电的关键技术,感知精度和速度直接影响到认知无线电网络的整体性能。由于单台感知的性能受环境影响严重,协作式频谱感知被广泛使用。为提高协作式频谱感知性能,采用可变策略的Dempster-Shafer证据理论对两种感知方法产生的信息进行融合:一种是能量检测法,该方法速度快但准确度不高;另一种是周期平稳信号检测法,准确度高但周期长。通过融合实验结果表明,同单独一种检测方法相比,基于Dempster-Shafer证据理论的认知网络,其感知能力明显提高,系统的容错性和敏捷度也有增强。 相似文献
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