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基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的建模与分析

东北大学学报（自然科学版） 2007年第11期28卷 1540-1543页

作者：周翰逊赵宏东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 东北大学软件中心辽宁沈阳110004

根据建立CDC(center for disease control)的思想,设计了基于CDC的良性蠕虫的部署以及响应机制.并且对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的过程进行了数学建模.最后,对该模型进行了仿真试验.通过仿真结果,总结了影响CDC良性蠕虫对抗蠕虫传播... 详细信息

根据建立CDC(center for disease control)的思想,设计了基于CDC的良性蠕虫的部署以及响应机制.并且对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的过程进行了数学建模.最后,对该模型进行了仿真试验.通过仿真结果,总结了影响CDC良性蠕虫对抗蠕虫传播的两个因素:响应时间和探针的蠕虫检测率.基于CDC的良性蠕虫的传播模型可以使得人们更好地理解以及预测良性蠕虫对抗蠕虫的速度以及规模.

关键词：网络安全恶意代码蠕虫基于CDC的良性蠕虫蠕虫建模

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分而治之的混合型良性蠕虫的建模与分析

计算机研究与发展 2009年第7期46卷 1110-1116页

作者：周翰逊赵宏闻英友东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 东北大学软件中心沈阳110004

由于良性蠕虫可以主动地防御蠕虫的传播,因此引起了蠕虫研究领域专家的广泛关注.通过分析分而治之的混合型良性蠕虫的特点,将其划分为3个子类.在有延迟以及无延迟的情况下,推导了分而治之的混合型良性蠕虫的3个子类的数学传播模型,这些... 详细信息

由于良性蠕虫可以主动地防御蠕虫的传播,因此引起了蠕虫研究领域专家的广泛关注.通过分析分而治之的混合型良性蠕虫的特点,将其划分为3个子类.在有延迟以及无延迟的情况下,推导了分而治之的混合型良性蠕虫的3个子类的数学传播模型,这些传播模型描述了分而治之的混合型良性蠕虫对抗蠕虫传播的过程.最后,仿真实验验证了传播模型,并且得到如下结论:在相同的感染条件下,复合的分而治之的混合型良性蠕虫抑制蠕虫传播的效果最好.

关键词：网络安全恶意代码分而治之的混合型良性蠕虫蠕虫建模两因素模型

基于Hessian矩阵及梯度熵的疑似肺结节检测算法

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仪器仪表学报 2009年第8期30卷 1702-1706页

作者：郭薇魏颖周翰逊薛定宇东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 沈阳化工学院计算机科学与技术学院沈阳110142

提出一种基于Hessian矩阵的多尺度增强滤波和梯度熵选择的疑似肺结节检测算法。首先,构造基于Hessian矩阵的多尺度圆形增强滤波器对肺部计算机断层扫描(CT)图像中的圆形区域进行增强,使得类似圆形的疑似结节区域得以增强,其他干扰区域... 详细信息

提出一种基于Hessian矩阵的多尺度增强滤波和梯度熵选择的疑似肺结节检测算法。首先,构造基于Hessian矩阵的多尺度圆形增强滤波器对肺部计算机断层扫描(CT)图像中的圆形区域进行增强,使得类似圆形的疑似结节区域得以增强,其他干扰区域得以抑制。然后,计算增强后的圆形肺结节区域(孤立圆、线交叉形成的圆)在原始灰度图像中相应区域的梯度熵,采用切比雪夫不等式确定孤立圆梯度熵分布区间,进行疑似结节区域的选择。实验结果表明,该算法能较好地检测肺部CT图像中疑似肺结节区域,为后续的肺结节检测以及诊断打下基础。

关键词：疑似肺结节 Hessian矩阵多尺度增强滤波梯度熵切比雪夫不等式

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基于混合分类的肺结节检测算法

东北大学学报（自然科学版） 2008年第11期29卷 1528-1531页

作者：郭薇魏颖周翰逊薛定宇东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

使用最优阈值的分割方法获得肺实质,并使用C均值聚类的方法获得感兴趣区域(ROI),通过混合分类方法对ROI进行分类.在分类过程中,首先定义肺结节的两个三维特征以及相应的两条规则,进行基于规则的初始分类,再构造基于改进Mahalanobis距离... 详细信息

使用最优阈值的分割方法获得肺实质,并使用C均值聚类的方法获得感兴趣区域(ROI),通过混合分类方法对ROI进行分类.在分类过程中,首先定义肺结节的两个三维特征以及相应的两条规则,进行基于规则的初始分类,再构造基于改进Mahalanobis距离的非线性分类器进行再次分类,从而进一步降低假阳性.经过混合分类处理,肺结节与血管等干扰信息得到有效的区分.实验结果表明,该算法检测肺结节具有较高的敏感性.

关键词：肺实质分割 ROI提取决策规则 Mahalanobis距离矢量混合分类

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基于马尔可夫链的网络蠕虫传播模型

通信学报 2015年第5期36卷 66-73页

作者：周翰逊郭薇刘建贾大宇辽宁大学信息学院辽宁沈阳100036 沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110136 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

提出了网络蠕虫的随机传播模型。首先,基于马尔可夫链对于网络蠕虫进行了建模,并且讨论了模型的极限分布以及平稳分布的存在性。然后,讨论了网络蠕虫在传播初期灭绝的充要条件以及在传播后期灭绝的必要条件。最后,讨论了网络蠕虫的传播... 详细信息

提出了网络蠕虫的随机传播模型。首先,基于马尔可夫链对于网络蠕虫进行了建模,并且讨论了模型的极限分布以及平稳分布的存在性。然后,讨论了网络蠕虫在传播初期灭绝的充要条件以及在传播后期灭绝的必要条件。最后,讨论了网络蠕虫的传播规模。仿真实验对于模型进行了验证,讨论了模型中传播参数,时间参数以及漏洞主机数等相关参数对于网络蠕虫传播的影响,并且与G-W模型进行了数据对比,说明了本模型的优势。

关键词：网络安全蠕虫马尔可夫链蠕虫的随机模型

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基于CDC的良性蠕虫的离散传播模型

通信学报 2007年第12期28卷 85-89页

作者：刘勇周翰逊刘铁孙东红东北大学机械工程与自动化学院东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 清华大学信息网络工程研究中心北京100086

根据建立CDC的思想,分析了基于CDC的良性蠕虫的特征。更进一步,分别在有时间延迟条件下以及没有时间延迟条件下对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的传播过程进行了建模分析。最后,通过仿真实验对于模型进行了验证,总结了影响基于CDC的良性... 详细信息

根据建立CDC的思想,分析了基于CDC的良性蠕虫的特征。更进一步,分别在有时间延迟条件下以及没有时间延迟条件下对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的传播过程进行了建模分析。最后,通过仿真实验对于模型进行了验证,总结了影响基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫传播的2个主要因素。

关键词：网络安全良性蠕虫离散传播模型

一种基于蚁群算法特征建模与分类的肺结节检测方法

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系统仿真学报 2010年第5期22卷 1155-1158,1163页

作者：郭薇魏颖周翰逊薛定宇东北大学信息科学与工程学院辽宁大学信息科学与技术学院

根据肺结节的特征模型对感兴趣区域(ROI)进行分类来检测肺结节。首先,使用蚁群算法构造初步的规则集合,根据条件元素的相关度对规则进行修改确定最终的规则集合。然后,对规则集合中的特征进行建模,定义特征变量表示选定特征。最后,根据... 详细信息

根据肺结节的特征模型对感兴趣区域(ROI)进行分类来检测肺结节。首先,使用蚁群算法构造初步的规则集合,根据条件元素的相关度对规则进行修改确定最终的规则集合。然后,对规则集合中的特征进行建模,定义特征变量表示选定特征。最后,根据ROI的这些特征变量值以及总体特性,利用蚁群算法对ROI进行分类。分类中根据蚂蚁尸体堆积模型确定分类中心,采用蚂蚁觅食模型进行分类。仿真结果表明,该算法检测肺结节具有较高的敏感性,对医生后续的肺癌诊断有指导意义。

关键词：分类规则特征提取特征建模蚂蚁尸体堆积模型蚂蚁觅食模型

基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法

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通信学报 2020年第1期41卷 102-113页

作者：周翰逊陈晨冯润泽熊俊坤潘宏郭薇辽宁大学信息学院辽宁沈阳110036 辽宁大学数字经济研究院辽宁沈阳110036 沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110135

针对移动恶意软件数量和种类的急剧增加给移动用户的信息安全带来的巨大挑战,提出了一种基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法,旨在解决基于RNN的移动恶意软件流量检测方法难以捕获网络异常流量的动态变化和关键信息的问题。值导数... 详细信息

针对移动恶意软件数量和种类的急剧增加给移动用户的信息安全带来的巨大挑战,提出了一种基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法,旨在解决基于RNN的移动恶意软件流量检测方法难以捕获网络异常流量的动态变化和关键信息的问题。值导数GRU算法通过引入"累计状态变化"的概念,可以同时描述移动网络恶意流量的低阶和高阶动态变化信息。此外,通过增设池化层使算法可以捕获移动恶意流量的关键信息。最后,通过仿真实验分析累计状态变化、隐藏层和池化层对于值导数GRU算法性能的影响。实验表明,基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法拥有较高的检测准确率。

关键词：网络安全移动恶意软件 RNN 值导数GRU 流量检测

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一种自适应的分布式肺结节检测方法

仪器仪表学报 2010年第10期31卷 2312-2316页

作者：周翰逊郭薇王妍徐红艳贾大宇辽宁大学信息科学与技术学院沈阳110036 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

提出了一种自适应的分布式肺结节检测方法。该方法由肺结节检测代理和中心管理器两部分组成。中心管理器负责数据收集以及调节肺结节检测代理。肺结节检测代理完成肺实质分割、多尺度增强提取感兴趣区域(ROI)、ROI的特征提取以及基于Mah... 详细信息

提出了一种自适应的分布式肺结节检测方法。该方法由肺结节检测代理和中心管理器两部分组成。中心管理器负责数据收集以及调节肺结节检测代理。肺结节检测代理完成肺实质分割、多尺度增强提取感兴趣区域(ROI)、ROI的特征提取以及基于Mahalanobis距离的ROI分类4部分。在理想情况下,推导了控制中心管理器的自适应调节函数;在现实的分布式系统中,设计了基于遗传算法的自适应分布式肺结节检测算法。实验结果表明,所提出的自适应分布式肺结节检测方法能随着检测数据的增加不断调节分类算法中的阈值,提高分类检测的性能;同时,使用该方法检测肺结节具有较低的误诊率与漏诊率,能够辅助医生进行诊断。

关键词：图像分割多尺度增强遗传算法自适应分布式肺结节检测