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基于深度学习的网络流量异常检测方法研究

基于深度学习的网络流量异常检测方法研究

作者：王若凡华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着互联网的发展,网络安全问题愈发受到重视。网络流量异常检测作为网络安全的重要组成部分,能够识别网络中的恶意流量,为后续的安全策略提供有效的数据支撑。然而,伴随着互联网技术的发展,新型网络攻击手段层出不穷,面对不断复杂化的... 详细信息

随着互联网的发展,网络安全问题愈发受到重视。网络流量异常检测作为网络安全的重要组成部分,能够识别网络中的恶意流量,为后续的安全策略提供有效的数据支撑。然而,伴随着互联网技术的发展,新型网络攻击手段层出不穷,面对不断复杂化的网络流量数据,传统的网络流量异常检测方法表现出了较低的流量识别准确率和较严重的攻击漏报现象,已经无法满足当前网络安全需求。当下深度学习技术不断成熟,基于深度学习的网络流量异常检测方法受到了研究者们的青睐,但现有方法在技术上仍存在一些缺陷。一方面,网络中异常流量数量有限,网络流量数据存在严重的类别不平衡问题,这导致检测模型具有严重的偏向性,对少数类别异常流量检测效果不佳。另一方面,网络流量数据量和特征维度不断膨胀,现有检测方法难以快速有效地提取其中的关键特征,无法满足高准确性与泛化性的要求。针对以上问题,本文以深度学习相关算法为主要技术,提出了一种网络流量数据平衡方法,并构建了网络流量异常检测模型。本文的主要工作内容如下:首先,为了解决类别不平衡导致少数类别异常流量检测效果不佳的问题,将SMOTE 算法、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)和 Tomek-Links算法结合,提出了一种基于混合采样的数据平衡方法SMOTE-cWGAN-TK。该平衡方法能够实现网络流量数据集的平衡化,提升检测模型对少数类别样本的检测效果。然后,为了解决现有检测方法准确性差、泛化能力不足的问题,构建了网络流量异常检测模型 MGCGA(Multiple-scale Gated Convolutional with Gated self-Attention)。该模型使用多尺度门控卷积网络提取流量数据中潜在的局部模式特征和时序特征,而后使用门控自注意力机制对卷积层提取到的特征进行注意力加权并将加权后的特征整合。此外,设计了基于渐进式自蒸馏策略的损失函数PSD(Progressive Self Distillation)用于模型的高效训练。最后,使用平衡后的UNSW-NB15数据集进行了实验评估。实验结果表明,本文提出的MGCGA模型在UNSW-NB15测试集上实现了90.9%的F1值,其检测能力优于对比方法和他人研究成果,能够较好地完成网络流量异常检测任务。

关键词：深度学习网络流量异常检测类别不平衡注意力机制

丝素蛋白基复合水凝胶薄膜的制备及皮肤创口修复机制研究

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丝素蛋白基复合水凝胶薄膜的制备及皮肤创口修复机制研究

作者：王若凡浙江理工大学

学位级别：硕士

皮肤是人体最大的器官,也是面临外界的第一道屏障。但是在日常生活中皮肤难免会受到不同程度的伤害,大面积的皮肤缺损会严重威胁人类的健康和生命,尤其是全层皮肤损伤性创面需要很长时间才可以愈合。在伤口愈合过程中,由于细菌等微生物... 详细信息

皮肤是人体最大的器官,也是面临外界的第一道屏障。但是在日常生活中皮肤难免会受到不同程度的伤害,大面积的皮肤缺损会严重威胁人类的健康和生命,尤其是全层皮肤损伤性创面需要很长时间才可以愈合。在伤口愈合过程中,由于细菌等微生物的入侵,常常会引发伤口部位发炎感染等并发症,这是皮肤修复领域面临的一个巨大挑战。传统的伤口敷料不能对创面部位的伤口渗出液做到及时清洁,并且更换敷料时易对创面造成二次机械损伤,延缓伤口愈合进程。因此,人们对功能优异的皮肤修复敷料的需求也大大增加。良好的皮肤修复敷料除了具有促进创面愈合的功能外,其吸收能力、预防和对抗伤口部位感染的能力也应增强。近年来,水凝胶薄膜敷料用于皮肤伤口修复的研究受到了广大研究者的关注。水凝胶薄膜不仅可以为伤口部位提供有利于创面闭合的湿润微环境,而且其优异的机械性能,可以在使用过程中根据伤口的大小和形状进行变化调整;同时水凝胶薄膜具有良好的生物相容性和溶胀性能,能够及时吸收伤口部位的组织渗出液。另外,水凝胶薄膜敷料可以作为载体,能够有效地负载药物并且缓慢释放药物,这对加速伤口愈合进程是十分有利的。本论文是以丝素蛋白为基底材料制备了具有功能性的复合水凝胶薄膜伤口修复敷料,并对其物理化学性能以及生物性能进行探究,通过建立大鼠全层皮肤缺损模型评估该复合水凝胶薄膜伤口敷料对皮肤创面愈合的治疗效果。具体开展了如下两部分研究:1.设计了负载锌掺杂生物活性玻璃(ZBG)以及表皮生长因子(EGF)的卡拉胶(κ-carrageenan)和丝素蛋白(SF)复合凝胶薄膜皮肤修复敷料,通过软模板法制备了锌掺杂的生物活性玻璃,并将其与活化后的表皮生长因子负载在丝素蛋白-卡拉胶基凝胶薄膜体系中用于皮肤创面修复。通过电感耦合等离子体发射光谱仪(ICPOES)测试评估ZBG中Zn的释放性能。由于Zn可以破坏细菌的细胞膜,并致使细菌内部营养物质流失,因此可以赋予该复合凝胶薄膜伤口敷料以优异的抗菌效果。通过力学试验评估复合凝胶薄膜的拉伸性能和折叠性能;通过接触角测试和吸水性测试评估复合凝胶薄膜的亲水性和溶胀性能;通过体外抗菌实验评估该复合凝胶薄膜的抑菌效果;通过CCK-8法分析该伤口敷料的细胞毒性。将制备的复合凝胶薄膜应用到大鼠皮肤创伤模型,从而评估其对伤口愈合是否具有促进效果;通过H&E染色和Masson染色,分析伤口部位的炎症因子的分泌情况、肉芽组织的生成状况以及胶原蛋白的沉积量。通过免疫组化染色分析创面部位转化生长因子(TGF-β)的分泌情况,以及对血管因子(CD-31)进行标记检测伤口处新生血管的生成。实验结果表明,SF-κ-Car/ZBG+EGF复合凝胶薄膜具有优异的生物相容性和抗菌性能,可以在治疗伤口时有效抵制细菌感染,加速伤口愈合的进程,降低炎症因子的分泌,加速成纤维细胞的增殖分化,促进胶原蛋白的沉积,并且有利于新生血管的生成。2.设计并制备了负载纳米姜黄素(Nano-curcumin)和血管表皮生长因子(VEGF)的丝素蛋白(SF)/聚乙烯醇(PVA)基复合凝胶薄膜伤口敷料。采用生物相容性好的天然高分子丝素蛋白和可作为医用材料的聚乙烯醇为复合凝胶薄膜的支架材料,对天然抗菌物质姜黄素进行一系列处理以改变其粒径大小(至～100nm),并将其和激活的VEGF载入SF-PVA体系内从而得到SF-PVA/Nc+VEGF复合凝胶薄膜伤口敷料。通过XRD、DLS、SEM、FT-IR、UV等一系列测试表征,证明纳米姜黄素的成功制备;通过SEM对溶胀前后的复合凝胶薄膜进行测试,观察其是否具有多孔结构;通过吸水性测试表征所制备的复合凝胶薄膜的溶胀性能;通过体外抗菌实验测试,分析复合凝胶薄膜的抗菌性能;通过细胞毒性测试和细胞二维生长实验,评估复合凝胶薄膜的生物相容性和促进细胞生长的能力;采用所制备的复合凝胶薄膜对大鼠全层皮肤损伤进行治疗修复,评估其生物安全性;通过对伤口部位的皮肤组织切片进行H&E染色和Masson染色,分析伤口部位的炎症情况、胶原蛋白的沉积量以及毛囊、血管和肉芽组织的生长情况;通过对伤口部位的皮肤组织处的CD-31进行染色标记,分析SD大鼠血管因子的分泌情况;通过对皮肤创面部位的TNF-α进行染色标记,分析SD大鼠肿瘤坏死因子的分泌情况。实验结果表明SF-PVA/Nc+VEGF复合凝胶薄膜具有优异的溶胀性能以方便其使用,并且可以高效修复皮肤创面,抑制伤口部位肿瘤坏死因子的分泌,降低创面的感染风险,促进肉芽组织以及新生血管的生成,是一种具有潜力的伤口修复敷料。

关键词：伤口敷料水凝胶薄膜丝素蛋白功能性复合凝胶薄膜皮肤修复

基于数据挖掘的中医古籍中治疗食管癌用药规律研究

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基于数据挖掘的中医古籍中治疗食管癌用药规律研究

作者：王若凡河南中医药大学

学位级别：硕士

目的:从专药、方剂两部分对中医古籍中治疗食管癌的用药数据进行挖掘,分析其用药特点及组方规律,实现对古代医家治疗食管癌用药的系统总结,以求为现代食管癌中医临床处方用药提供依据,并为现代食管癌研究提供新思路。方法:1.以食管癌为... 详细信息

目的:从专药、方剂两部分对中医古籍中治疗食管癌的用药数据进行挖掘,分析其用药特点及组方规律,实现对古代医家治疗食管癌用药的系统总结,以求为现代食管癌中医临床处方用药提供依据,并为现代食管癌研究提供新思路。方法:1.以食管癌为核心,采用相关文献策略,从中医古籍中遴选出与噎膈相关的文献,收集、标引并录入数据库,建立《中医古籍食管癌文献数据库》。2.从数据库中选择符合纳入标准的食管癌用药数据规范后分别建立《中医古籍食管癌专药数据库》和《中医古籍食管癌方剂数据库》。3.采用SPSS statistics 21.0、SPSS Modeler 18.0软件,针对专药用药规律运用频数分析,针对方剂配伍规律运用频数分析、关联分析、聚类分析。结果:1.经过数据收集与筛选,共纳入3197条文献,涉及194本中医古籍。2.共纳入专药450味,符合入选标准76味。经过综合分析,食管癌专药药性以温、寒、平多见;药味以辛、甘、苦多见;归经以入胃、脾、肺、肝、肾经多见;药物功效以理气、止痛、解毒、补中、清热、温里、化痰、除湿、消肿多见。3.共纳入方剂717首,涉及药物371种,各个药物总频次9031次;经过综合分析,食管癌历代方剂使用以甘草、茯苓、人参、陈皮、木香、白术、干姜、肉桂、槟榔、半夏为多。关联分析得出常用药对包括人参-白术、茯苓-甘草、半夏-厚朴、陈皮-香附、木香-槟榔、肉桂-干姜、肉桂-附子等;常用药团包括茯苓-甘草-人参、茯苓-甘草-陈皮、半夏-陈皮-茯苓、人参-干姜-甘草等。聚类分析得出药物配伍多以理气药、健脾药、温里药、化痰除湿药、活血药为主。结论:1.通过专药数据挖掘结果发现:食管癌诊疗应首辨寒热;选药药味以调畅气机为则;发病与气血津精的生成代谢失常密切相关;治法以调畅气机、清热解毒、健脾化湿、温中化痰、活血化瘀、消肿散结为主。2.通过历代方剂数据挖掘结果发现:食管癌配伍组合功效多以调畅气机、健脾益气、温中助阳、理气化痰、活血通腑为主。3.总结用药规律发现:食管癌临床诊疗应先辨寒热,再辨证型,随证治之。其治法首当调畅气机,用药可以辛开,苦降,甘和为则。此外,健脾温中、化痰除湿、活血消肿、清热解毒、通腑等治法的选用应依据临床实际综合考虑。

关键词：食管癌文献研究中医古籍数据挖掘用药规律

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我国农业旅游发展的政策网络分析

社会科学家 2019年第12期34卷 85-88页

作者：王若凡上海师范大学上海200233

农业与旅游的相融合不仅推动了旅游产业的发展,而且也为振兴农村奠定了基础。农业旅游产业的快速发展带动当地地区经济快速发展,政府部门也越来越重视农业旅游产业的发展,从政策扶持来看越来越细化。基于此,文章主要是对我国农业旅游发... 详细信息

农业与旅游的相融合不仅推动了旅游产业的发展,而且也为振兴农村奠定了基础。农业旅游产业的快速发展带动当地地区经济快速发展,政府部门也越来越重视农业旅游产业的发展,从政策扶持来看越来越细化。基于此,文章主要是对我国农业旅游发展中的政策进行分析,从中发现存在的相关问题并提出相应的对策,以此推动农业旅游相关政策的完整性与科学性,进而推动农业旅游产业快速发展。

关键词：农业旅游振兴农村政策扶持

薪酬、股权与晋升,哪种高管激励模式对科研组织衍生企业更有效?--来自我国上市公司的证据

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管理评论 2022年第1期34卷 79-91页

作者：肖建华王若凡中国科学院大学经济与管理学院北京100190

科研组织衍生企业(academic spin-offs)是科研组织将学术成果转化为生产力而创办的企业。近年来,我国的科研组织衍生企业与日俱增,但经营业绩并不理想。其中,公司治理机制特别是高管激励的有效性一直被认为是影响企业绩效的重要因素。... 详细信息

科研组织衍生企业(academic spin-offs)是科研组织将学术成果转化为生产力而创办的企业。近年来,我国的科研组织衍生企业与日俱增,但经营业绩并不理想。其中,公司治理机制特别是高管激励的有效性一直被认为是影响企业绩效的重要因素。本文以我国境内上市的94家科研组织衍生企业为样本,从不同实际控制人的视角,探讨薪酬激励、股权激励和晋升激励三种高管激励模式对企业综合绩效的影响。结果发现,实际控制人为母体科研组织的衍生企业,其高管激励模式与实际控制人为非母体科研组织的衍生企业显著不同;薪酬激励与晋升激励对科研组织衍生企业综合绩效有显著正向影响,而股权激励的作用不显著。

关键词：科研组织衍生企业高管激励企业综合绩效实际控制人

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构建大学生心理健康教育模式的理论探讨

品位·经典 2022年第10期 134-137页

作者：王茜王若凡吴凡咸阳师范学院陕西咸阳712000

促进大学生全面发展是高校贯彻立德树人教育目标的重要体现。新时期当代大学生的物质生活得到了极大满足,但是近几年频繁出现的大学生心理健康事件引起了高校心理健康教育部门的重视。研究认为,为增强当代大学生心理健康教育效果,高校... 详细信息

促进大学生全面发展是高校贯彻立德树人教育目标的重要体现。新时期当代大学生的物质生活得到了极大满足,但是近几年频繁出现的大学生心理健康事件引起了高校心理健康教育部门的重视。研究认为,为增强当代大学生心理健康教育效果,高校心理健康辅导教师应当实现教育资源合理配置,创新大学生心理健康教学模式,以实践为基础完善心理健康教学理论,并根据大学生在不同阶段的心理发展特点,具体问题具体分析,增强心理健康教育的实效性,从而促进大学生的全面发展。

关键词：大学生心理健康教育理论探讨

求解无人机航迹规划问题的精英引领自适应樽海鞘群算法

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计算机应用研究 2023年第9期40卷 2704-2712页

作者：王若凡任国凤忻州师范学院电子系山西忻州034000

针对目前无人机航迹规划成本高、精度差和稳定性不足等问题,提出一种精英引领自适应樽海鞘群算法。首先,分别引入精英质心对立学习和精英引导惯性权重机制对樽海鞘领导者和跟随者更新方式进行改进,提升樽海鞘群算法的全局搜索能力和收... 详细信息

针对目前无人机航迹规划成本高、精度差和稳定性不足等问题,提出一种精英引领自适应樽海鞘群算法。首先,分别引入精英质心对立学习和精英引导惯性权重机制对樽海鞘领导者和跟随者更新方式进行改进,提升樽海鞘群算法的全局搜索能力和收敛速度,并设计种群个体角色自适应调整机制均衡算法的全局搜索和局部开发;然后建立无人机二维航迹空间模型和航迹成本模型,将航迹规划转换为多维函数优化问题,并利用精英引领自适应樽海鞘群算法求解无人机航迹规划问题,以综合考虑威胁成本和燃料成本的航迹目标函数评估个体位置适应度,对航迹规划最优方案迭代求解。在两个不同复杂性的威胁场景下进行的仿真实验结果表明,与人工势场(APF)、樽海鞘群算法(SSA)、人工蜂群算法(ABA)和改进樽海鞘群算法(ISSA)相比,所提算法的最优航迹平均成本分别可以降低78.68%、61.77%、42.76%和19.36%,验证了所提算法的有效性。

关键词：航迹规划樽海鞘群算法对立学习惯性权重精英引导航迹成本

纳米CMOS片上集成低电压温度传感器的设计研究

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纳米CMOS片上集成低电压温度传感器的设计研究

作者：王若凡华中科技大学

学位级别：硕士

随着芯片尺寸不断缩小,高性能芯片内部的温度保护问题成为了一个值得关注的问题,目前大部分SoC芯片中都设计有片上集成的温度传感器,其能够在不占用太多资源的情况下保护整个芯片不被烧坏,这也成为了一个新的研究热点。论文研究分析了... 详细信息

随着芯片尺寸不断缩小,高性能芯片内部的温度保护问题成为了一个值得关注的问题,目前大部分SoC芯片中都设计有片上集成的温度传感器,其能够在不占用太多资源的情况下保护整个芯片不被烧坏,这也成为了一个新的研究热点。论文研究分析了近年来片上集成温度传感器研究的现状以及发展趋势,针对不同应用场景设计了两种不同类型的温度传感器:1)针对一款SoC的过温保护模块,设计了一款低功耗小尺寸的VCO型温度传感器。利用CMOS工艺中衬底PNP管ΔV的正温度系数特性产生与绝对温度正相关的电流I,基于该电流设计了一款“电流饥饿型”环形振荡器,振荡器输出频率与I电流呈正比,从而可以通过检测频率值间接测量出芯片内温度。2)针对一款运算芯片,设计了一款高精度高分辨率的ADC型温度传感器。利用衬底PNP管产生ΔV和V,采用二阶曲率补偿技术消除V的二次非线性项,通过斩波技术可以降低失配和系统误差;在数据处理方面,采用ΔV和V的结构实现温度信号到时间信号的转换,采用低速高精度的∑-ΔADC输出精度较高的温度相关值μ。本文两种设计均采用UMC28nm工艺,电源电压分别为0.9V和1.8V,测量温度范围-40～125℃,FDC型温度传感器线性度207～220kHz/℃,分辨率12bit,总功耗小于50uA,ADC型温度传感器分辨率14bit,平均误差小于1℃,总功耗小于200uA。

关键词：温度转换原理 PTAT FDC VBE补偿技术斩波 Σ-ΔADC IADC

基于模糊聚类和水平集方法的医学图像分割模型研究

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基于模糊聚类和水平集方法的医学图像分割模型研究

作者：王若凡哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着医学影像设备的发展,医学图像分析在疾病诊断中起到越来越重要的作用。影像设备给出的诊断报告,将对手术计划制定,药物治疗起到非常重要的辅助作用。医学图像分割是医学图像处理最基础,也最为重要的环节之一,对目标病变区域的准确分... 详细信息

随着医学影像设备的发展,医学图像分析在疾病诊断中起到越来越重要的作用。影像设备给出的诊断报告,将对手术计划制定,药物治疗起到非常重要的辅助作用。医学图像分割是医学图像处理最基础,也最为重要的环节之一,对目标病变区域的准确分割,是进行图像后续处理的关键环节。图像分割算法有很多种形式,诸如蛇形,CV模型,RSF模型,聚类方法等等,不仅可以在简单的合成图中进行准确的分割,而且在医学图像领域尤其是大脑MR图像,心血管图像等方面的病变区域分割达到了良好的效果。经典的CV模型和RSF模型都是基于水平集函数演化的活动轮廓模型,其优点在于可以处理曲线在演化过程中的断裂,拉伸等拓扑变化,但其缺点也较为明显。此类模型对参数的选取和初始轮廓的位置较为敏感,经常需要大量的调参试验才能得到较好的分割效果。聚类方法和图割方法等其他图像分割算法也可以对部分医学图像进行准确分割,但大多数方法都有具体应用领域的限制。随着计算设备的更新和计算机存储量的上升,大数据时代下的深度学习方法成为了炙手可热的研究内容。然而,针对目前医学图像数据量较小,人工标注训练数据较繁琐的问题,神经网络模型也并非容易达到满意的分割结果。为了进一步提升活动轮廓模型的稳定性与分割效率,本文提出了基于多样形状先验信息的一般性图像分割模型（DPLSF模型）。DPLSF模型是一个图像分割模型一般的表达形式,在具体的应用过程中,选择完能量函数的类型和先验信息的获取方法后,DPLSF模型将会有其特定的表达形式。本文首先介绍了基于模糊聚类和水平集方法相结合的图像分割模型（FLSF模型）,通过向模型中引入动态更新项,用模糊聚类的分割结果约束水平集函数的演化,可以有效避免初始轮廓的调整困难,得到准确,自动的分割结果。最后,介绍了K-近邻算法和水平集相结合的图像分割模型（KLSF模型）。K-近邻算法根据训练数据产生一个分类准则,对每一个测试样本生成一个得分概率矩阵,以确定测试样本归属的类别。不同于CV模型或是RSF模型所使用的边界检测函数,KLSF模型将每个像素所属类别的得分概率作为对每个像素进行边缘检测的数值结果。FLSF模型和KLSF模型是DPLSF模型延伸而来的两个独立的,具体的应用实例。上述三种模型可以使用分裂Bregman方法进行能量函数极小化,以加快分割速率。实验结果表明,DPLSF模型不仅可以成功分割医学图像,也可以分割部分自然图像。定量和定性的实验结果显示出本文模型良好的分割效果,在DICE值,F-测度等评价指标上对比其他基础模型和深度学习模型有一定程度的提升。同时,初始轮廓的测试结果和参数分析还表明,DPLSF模型具有较强的鲁棒性。未来,三种模型可以继续探索2D彩色图像,三维图像的分割方法,以期适用更多的应用场景。

关键词：图像分割水平集模糊聚类先验信息机器学习