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基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

通信学报 2024年第3期45卷 208-226页

作者：付钰王坤段雪源刘涛涛海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 详细信息

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

关键词：软件定义网络深度学习异常流量检测异常流量溯源异常流量缓解

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络流量异常检测方法

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通信学报 2024年

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系信阳师范大学计算机与信息技术学院信阳职业技术学院数学与信息工程学院

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题，使分类模型不再偏向于多数类；再次，使用标准差、中值差和均值差对特征进行排序，并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征，从而使模型更好地学习数据信息；最后，通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明，所提方法在NSL-KDD、UNSW＿NB-15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势，准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%，有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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一种基于核心向量机的分层入侵检测模型

计算机应用与软件 2024年第7期41卷 296-301,314页

作者：张洁张永辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

近年来,网络攻击类型变得越来越复杂,传统的网络入侵检测模型仍然存在一些缺陷,难以正确分类每一种类型的攻击。提出一种基于核心向量机的分层网络入侵检测模型,第一个分类器和第二个分类器以数据集的特征作为输入,将网络流量分为攻击... 详细信息

近年来,网络攻击类型变得越来越复杂,传统的网络入侵检测模型仍然存在一些缺陷,难以正确分类每一种类型的攻击。提出一种基于核心向量机的分层网络入侵检测模型,第一个分类器和第二个分类器以数据集的特征作为输入,将网络流量分为攻击或正常。第三个分类器使用前两个分类器的输出和初始数据集的特征作为输入。该模型旨在正确分类每一种攻击并提供低误报率和高检测率。在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验,实验结果证明该模型提高了分类性能,与现有方法相比该模型在准确性、检测率、误报率和时间开销等方面具有竞争优势。

关键词：入侵检测 NMF算法核心向量机特征选择

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基于统计特征搜索的多元时间序列预测方法

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3276-3284页

作者：潘金伟王乙乔钟博王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长... 详细信息

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长期依赖。首先对多元时间序列中的平滑特征、方差特征和区间标准化特征等统计特征进行抽取,提高时间序列搜索对趋势性、周期性、季节性的感知。随后结合统计特征在历史序列搜索相似的序列,并利用注意力机制融合当前序列信息与历史序列信息,生成可靠的预测结果。在5个真实的数据集上的实验表明该文提出的方法优于6种最先进的方法。

关键词：多元时间序列预测注意力机制长期依赖

基于闭合频繁模式的数据流半随机森林分类算法

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信阳师范学院学报(自然科学版) 2024年

作者：孙艳歌邵罕蒋明毅信阳师范大学计算机与信息技术学院

提出了一种基于闭合频繁模式的半随机森林数据流分类算法(Closed Frequent Pattern based Semi-Random Forest, CFPSRF),以解决数据流中噪声和概念漂移问题。CFPSRF利用闭合频繁模式对数据流进行表示,去除冗余信息和噪声,突出数据特征... 详细信息

提出了一种基于闭合频繁模式的半随机森林数据流分类算法(Closed Frequent Pattern based Semi-Random Forest, CFPSRF),以解决数据流中噪声和概念漂移问题。CFPSRF利用闭合频繁模式对数据流进行表示,去除冗余信息和噪声,突出数据特征。采用半随机森林建立分类模型,并通过基于时间衰减的模式集更新机制适应数据流的无限性。为了检测概念漂移并及时适应,引入了一种模式集差异性度量方式,用于测量数据分布变化。实验结果表明,在MOA平台下使用真实和合成数据集,CFPSRF在平均精度上超越了相关对比算法,并能有效处理数据流中的概念漂移和噪声问题。

关键词：数据流闭合频繁模式半随机森林概念漂移噪声

融合通道和空间注意力的茶叶病害目标检测方法

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信阳师范学院学报(自然科学版) 2024年

作者：孙艳歌蒋明毅冯岩郭华平张莉吴飞信阳师范大学计算机与信息技术学院

准确、快速检测茶叶病害对茶叶产业经济意义重大。然而,病害叶片尺度变化、相互遮挡、复杂背景等问题大大降低了检测精度。提出了一种融合通道和空间注意力的茶叶病害目标检测方法,以实现准确、高效的病害检测。首先,利用多层的自注意... 详细信息

准确、快速检测茶叶病害对茶叶产业经济意义重大。然而,病害叶片尺度变化、相互遮挡、复杂背景等问题大大降低了检测精度。提出了一种融合通道和空间注意力的茶叶病害目标检测方法,以实现准确、高效的病害检测。首先,利用多层的自注意力机制提取茶叶病害的多尺度特征,以获取茶叶图像在不同尺度下的局部细节特征;其次,引入新的通道注意力模块以提取更丰富的通道信息,同时抑制复杂背景噪声并增强模型特征表示能力。此外,设计一种新的空间注意力模块进一步提取特征的空间关系、减少冗余信息并优化计算开销。实验结果表明,融合通道和空间注意力的茶叶病害检测方法能应对叶片的尺度变化、相互遮挡和背景复杂等挑战。

关键词：茶叶病害检测目标检测通道注意力空间注意力特征融合

数据科学与大数据技术专业课程群中研究性教学模式改革与实践

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山西青年 2024年第11期 79-81页

作者：刘党英宣贺君刘道华李蕾赵学林信阳师范大学计算机与信息技术学院

专业课程教学是影响专业教育水平的重要因素。目前，数据科学与大数据技术专业课程教学方面存在教学方式难以激发学生学习兴趣和主动性，难以提高学生创新能力等问题。针对该问题，结合研究性课堂教学模式促进学生的自主探究、自主学习... 详细信息

专业课程教学是影响专业教育水平的重要因素。目前，数据科学与大数据技术专业课程教学方面存在教学方式难以激发学生学习兴趣和主动性，难以提高学生创新能力等问题。针对该问题，结合研究性课堂教学模式促进学生的自主探究、自主学习的兴趣出发，引导学生学会发现问题、提出问题，进而解决问题，以学生学会为学习的中心思想，提出一种在数据科学与大数据技术专业课程群中研究性教学模式改革与实践方法，有助于提升数据科学与大数据技术专业人才培养质量。

关键词：研究性教学教学模式数据科学与大数据技术课程群

一种基于离散小波变换的抗重录音鲁棒音频水印算法

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信阳师范学院学报(自然科学版) 2024年

作者：李艳丽祁传达信阳师范大学计算机与信息技术学院

为了解决音频内容被重录音后非法传播和使用的问题,提出了一种抗重录音攻击的鲁棒音频水印算法。离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)是一种对信号进行时间-频率分析的方法。它在时频域内都具有体现信号局部特征的能力,是一... 详细信息

为了解决音频内容被重录音后非法传播和使用的问题,提出了一种抗重录音攻击的鲁棒音频水印算法。离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)是一种对信号进行时间-频率分析的方法。它在时频域内都具有体现信号局部特征的能力,是一种时间窗和频率窗都能够改变的时频域局部化分析方法,具有多分辨率的特点。在对音频信号进行离散小波变换基础上,定义了数字音频特征DWT-CLM,分析得出了该特征和音频信号DWT近似分量之间的关系,在此基础上提出了基于音频信号DWT-CLM特征的水印嵌入方法。实验分析结果表明,本算法具有较好的不可听性、抗信号处理的能力,尤其在对信号处理满足一定鲁棒性的同时,有一定的容忍重录音攻击的能力。

关键词：离散小波变换数字水印版权保护特征提取重录音攻击