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作者：何越人昆明理工大学

学位级别：硕士

道路交通运输行业是我国国民经济基础服务性行业之一。近年来,道路货物运输行业需求激增,随着货运大流量、车辆重载化发展,营运货车运行安全受到了极大挑战。因此本文研究营运货车运行风险识别、风险评价方法及风险防控对策,对营运货车... 详细信息

道路交通运输行业是我国国民经济基础服务性行业之一。近年来,道路货物运输行业需求激增,随着货运大流量、车辆重载化发展,营运货车运行安全受到了极大挑战。因此本文研究营运货车运行风险识别、风险评价方法及风险防控对策,对营运货车运行风险管控、提高营运货车安全水平具有积极作用。首先,本文从系统的角度出发,采用广义系统可靠性方法以网络图形描述营运货车运行系统拓扑结构,整体研究营运货车运行系统安全性与可靠性,发现各子系统间的关联性。并基于云南省货车专项交通事故数据分析营运货车交通事故中驾驶人特征、车辆特征、道路及自然环境特征、企业管理特征。其次,在统计分析营运货车道路交通事故特征的基础上,建立营运货车运行风险因素集,并以风险因素作为风险网络的节点,构建基于复杂网络理论的营运货车运行风险复杂网络。分析营运货车运行系统复杂网络统计特征及综合评价网络节点重要性,并构建营运货车运行风险评价指标体系。再者,运用人工免疫危险理论信号机制及改进的树突细胞算法构建营运货车运行风险评价模型,并选取云南省某运输集团的营运货车为例进行应用分析。最后,基于多米诺骨牌理论（海因里希因果连锁论）及能量意外释放理论构架营运货车运行风险管理结构。结合营运货车风险识别和风险评价的结果,建立驾驶员行车安全保障对策库、车辆技术状况改善对策库、道路安全设施综合改善对策库、运输企业安全管理对策库。研究表明,本文建立的营运货车运行风险评价模型具有良好的实用性,能有效利用车辆监控平台的监控数据评价营运货车驾驶员的运行风险性,为营运货车运行风险防控提供依据。营运货车运行风险防控对策研究为企业及相关部门进行风险规避、风险降低提供具体方法,以减少营运货车道路交通事故的发生,降低事故人员伤亡及社会经济财产损失。

关键词：营运货车运行风险评价复杂网络树突细胞算法防控对策

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基于人工免疫的车联网车辆异常行为检测系统

基于人工免疫的车联网车辆异常行为检测系统

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作者：杜慧娟华东师范大学

学位级别：硕士

在车载自组网(VANETs,简称车联网)中,车辆节点拥有强大的通讯能力。图谋不轨的破坏份子可能利用这种便利的网络模式对车联网实施恶意攻击,从而破坏车辆的安全行驶及道路交通的正常秩序。相比移动自组织网(MANETs),车联网中的车辆节点具... 详细信息

在车载自组网(VANETs,简称车联网)中,车辆节点拥有强大的通讯能力。图谋不轨的破坏份子可能利用这种便利的网络模式对车联网实施恶意攻击,从而破坏车辆的安全行驶及道路交通的正常秩序。相比移动自组织网(MANETs),车联网中的车辆节点具有高移动性、分布广泛等特性。车联网的安全与驾驶员及乘客的人身财产安全息息相关,这对网络信息传输的可靠性和信息处理的准确性、实时性提出了更高的要求。目前基于车联网中车辆行为的异常检测方法缺乏对大范围、分布式车联网环境的整体分析与监控,检测效率较低,无法适应车联网车辆节点众多、高速移动等特性。基于对人工免疫系统(AIS)和车联网的理解,本文对比了两者在系统结构及安全方面的众多相似性。免疫系统保护机体不受外来有害物质入侵,在多变环境中仍能保持鲁棒性的特点,正满足了车联网的安全需求。本文模仿生物的免疫机制,提出了基于人工免疫阴性选择算法(NSA)的智能车联网车辆异常行为检测方法。将该检测系统分布式地部署在每个车辆节点上,考虑到车联网中车辆行为特性众多的特性,本文采用实值向量表示待检测数据,采用变长的检测器检测,最大程度提高检测器的覆盖率;采用欧氏距离计算检测器的“亲和度”,简化计算复杂度,满足时是性需求。然后,利用克隆优化算法优化检测器,提高检测效率。为了进一步提高检测的精准性,适应大范围、分布式的车联网环境,本文设计了基于人工免疫树突细胞算法(DCA)的车辆异常行为检测系统。该系统结合了树突细胞算法多信号辅助的检测机制,是一个动态、并行、分布式的检测系统。基于树突细胞算法的车辆异常行为检测系统覆盖了车辆节点信息收集、异常检测、及后续追踪等不同检测阶段,可以对车联网中的多种车辆异常行为进行划分,实现更高效的全局监控。最后,本文通过交通模拟器VanetMobiSim和网络仿真器NS-2进行仿真实验,证明基于阴性选择算法和基于树突细胞算法的车辆异常行为检测系统都很好地契合了车联网中车辆行为特征众多的特性,具有高精确度,且基于树突细胞算法的检测系统具有更低的误报率。据我们所知,本文提出的基于人工免疫的车联网车辆异常行为检测系统,是首个针对车联网的基于生物启发计算智能的车辆异常行为检测系统。

关键词：车载自组织网络异常行为检测人工免疫系统阴性选择算法树突细胞算法

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人工免疫算法在恶意代码检测中的应用研究

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东莞理工学院学报 2016年第3期23卷 39-44页

作者：张福勇东莞理工学院计算机学院广东东莞523808

随着恶意代码复杂度的提高,要求恶意代码检测方法不仅能实现高效的检测,而且要具有很好的鲁棒性来应对可能出现的迷惑检测策略。研究了"两代"人工免疫算法——否定选择算法(NSA)和树突细胞算法(DCA),在运行时恶意代码检测中的应用。通... 详细信息

随着恶意代码复杂度的提高,要求恶意代码检测方法不仅能实现高效的检测,而且要具有很好的鲁棒性来应对可能出现的迷惑检测策略。研究了"两代"人工免疫算法——否定选择算法(NSA)和树突细胞算法(DCA),在运行时恶意代码检测中的应用。通过捕获程序运行时产生的IRP请求序列来实现恶意代码的检测。实验结果表明,NSA是一种有效的运行时恶意代码检测方法,而DCA的检测结果存在很大的不确定性。

关键词：人工免疫系统恶意代码检测否定选择算法树突细胞算法

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