广东省自然科学基金(S2012040007184)
- 作品数：7 被引量：34H指数：3
- 相关作者：蒋盛益余顺争张倩生谢柏林蔡君更多>>
- 相关机构：中山大学广东外语外贸大学广东技术师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 一种基于特征聚类的特征选择方法被引量：20
- 2015年
- 特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系(存在冗余性)的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,FSFC方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。
- 王连喜蒋盛益
- 关键词：特征聚类相关度无监督学习
- 未知网络应用流量的自动提取方法被引量：7
- 2014年
- 提取未知网络应用特征时需要获得其流量数据,但在网络工程中,采集的未知应用流量往往是几种应用流量的混合,如何将未知混合流量进行分离,按照应用进行归类是现有方法没有解决的问题。基于此提出一种基于载荷信息的流量聚类方法,该方法通过对报文载荷的部分字节编码,采用扩展的ROCK算法对未知混合流量进行分离,按照不同应用进行归类。实验结果表明,与基于会话行为特征(一种流量统计特征)的流量聚类方法相比,这种方法具有较高的精确度。
- 王变琴余顺争
- 关键词：载荷
- 基于请求关键词的应用层DDoS攻击检测方法被引量：3
- 2013年
- 目前应用层DDoS攻击严重危害互联网的安全。现有的检测方法只针对某种特定的应用层DDoS攻击,而不能识别应用层上其它的DDoS攻击。为了能快速有效地识别出多种应用层DDoS攻击,提出一种基于请求关键词的应用层DDoS攻击检测方法,该方法以单位时间内请求关键词的频率分布差和个数作为输入,采用隐马尔可夫模型来检测应用层DDoS攻击。实验结果表明,该方法对应用层上的多种DDoS攻击都具有很高的检测率和较低的误报率。
- 谢柏林蒋盛益张倩生
- 关键词：DDOS攻击隐马尔可夫模型
- 有效提高Internet传输性能的社团结构改善策略被引量：1
- 2013年
- 提出一种增添能最有效减弱网络社团特性的边以提高Internet网络传输性能的策略,即减弱社团结构策略(WCS策略),并基于光逻辑链路可以提供与实际物理链路相当的高性能,以实现WCS策略的Internet网络的拓扑重构。在伪随机网络、具有社团结构的无标度人工网络和实际Internet网络上分别进行了基于全局最短路径路由和局部路由的实验。实验结果表明,利用WCS策略在社团之间少量边的添加,就能实现网络负载能力和平均最短路径的大幅改善。
- 蔡君余顺争
- 关键词：复杂网络信息传输模块度
- 基于HMM的应用层DoS攻击检测方法被引量：3
- 2013年
- 为了能快速有效地识别出应用层DoS攻击,提出一种基于HMM的应用层DoS攻击检测方法。该方法以应用层协议关键词和关键词之间的时间间隔作为输入,采用隐马尔可夫模型来快速检测应用层DoS攻击。实验结果表明,该方法对应用层上的多种DoS攻击都具有很高的检测率和较低的误报率。
- 谢柏林蒋盛益张倩生韩德志
- 关键词：拒绝服务攻击隐马尔可夫模型
- 基于有监督学习的应用识别研究
- 2013年
- 网络应用识别是网络管理、研究、规划、安全等一系列事务的基本前提,基于分组端口号和分组载荷的应用识别技术逐渐不能满足需求.根据不同应用具有各不相同的流量特性这一原理,可利用机器学习技术挖掘各种应用的流量模式,从而进行有效识别.本文使用简单的流量特征作为观测值进行有监督应用识别.通过比较多种通用的机器学习算法,找出最适用于应用识别问题的有监督学习方案,同时应用特征选择算法找出关键的流量特征.
- 蔡君王宇
- 关键词：网络流量
- An Improved Swarm Optimizer for RFID network scheduling
- Optimization of network scheduling is a significant way to improve the performance of the radio frequency iden...
- Shilei LuShunzheng Yu
- 网络编码改善CCN的缓存效率的研究
- 2014年
- 现在的Internet架构存在众所周知的缺点,未来网络的研究成为了热点.其中,CCN(Content-Centric Networking)在众多新架构中正逐渐被大家认为是最有前途的方案.网络编码被认为是改善网络性能的一种有效方法,我们前期提出了CCN与网络编码相结合的CCN-NC(Content-Centric Networking with Built-in Network Coding)来进一步改善CCN的网络性能.覆盖全网的缓存系统成为了CCN网络内在固有的组成部分,但当前的分布式协作缓存技术由于额外的通信开销大或技术复杂依然不能大规模实用,而非协作缓存技术的缓存效率又不高.在本文中,首先为缓存效率的分析建立模型,对CCN和CCN-NC的缓存效率进行了理论分析和仿真,同时,文件大小,备份数量,替换概率等参数对缓存效率的影响也被全面地研究.本文从理论上证明:在相同的参数下,相比于CCN,CCN-NC依靠网络编码可以改善网络缓存效率,仿真结果也验证了这一结论.
- 刘外喜余顺争朱萍玉高鹰
- 关键词：CCN网络编码网络缓存
