霍跃华
- 作品数：36 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中国矿业大学（北京）更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程一般工业技术文化科学更多>>
- 一种加密恶意流量检测方法
- 本发明公开了一种加密恶意流量检测方法。本发明利用Wireshark工具处理流量包；过滤掉无效的IP校验和，对样本集进行预处理和标记恶意/良性标签；对预处理后的流量包进行初步的特征提取；对初步提取的特征构建3个特征子集并进...
- 霍跃华赵法起李晓宇裴超曹洪治
- 文献传递
- 一种抗灾变校园网DNS网关
- 本发明公开了一种抗灾变校园网DNS网关。在校园网出口的教育网线路出现故障时，教育网授权的校园网DNS的数据流就会中断，导致校园网DNS不能对校外的域名地址进行解析，影响校内用户对校外网站的访问。所述网关主要包括控制处理器...
- 霍跃华孙雁宇李栋
- 文献传递
- 一种煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法
- 本发明公开了一种煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法，主要包括初始化阶段、训练阶段和识别阶段，其中所述初始化阶段包括图像采集、图像存储、图像去噪、图像增强、特征描述，所述训练阶段包括特征向量降维和分类器模型建立，所述识别...
- 范伟强霍跃华
- 文献传递
- 基于多特征选择堆叠的加密恶意流量检测方法、系统
- 本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于多特征选择堆叠的加密恶意流量检测方法、系统和设备。该方案属于被动检测技术，可以在非解密条件下，对加密后的网络流量进行分析，快速判断软件产生的流量是否为恶意流量。该方案核心在于实...
- 霍跃华梁维谢仕康
- 一种投票策略的加密恶意流量检测方法
- 本发明公开了一种投票策略的加密恶意流量检测方法。本发明利用Wireshark工具捕获流量包；对流量包进行预处理，过滤掉无效的流量并打上恶意/良性标签；对预处理后的流量包进行特征提取；对所提取的特征构建5个特征子集并进行标...
- 霍跃华赵法起
- 文献传递
- IP SAN抗攻击部署模型研究
- 2009年
- 随着SAN的发展和IP网络的普及,IPSAN逐渐成为存储构架的首选。分析了IPSAN实际部署模型中存在抗攻击能力差的问题。针对这个问题,提出了IPSAN抗攻击部署模型。IPSAN抗攻击部署模型的设计思想是采用路由技术将应用服务器的广播域进行隔离,以减小其影响范围;在与应用服务器相连的三层交换机上配置安全策略来提高交换机抗攻击能力,从而在整体上提高IPSAN的抗攻击能力。最后通过测试证明了IPSAN抗攻击部署模型的性能,指出这种方案在实际应用中的可行性。
- 杨林霍跃华
- 关键词：IP
- 一种基于改进型费希尔脸识别的暗环境人脸识别方法
- 本发明公开了一种基于改进型费希尔脸识别的暗环境人脸识别方法，该方法在基于费希尔脸进行人脸识别的基础上，通过采用对光照变化不敏感的纹理特征，利用ULBP<Sup>R</Sup>进行特征提取，使得该方法能有效处理暗环境中的人...
- 霍跃华张帆杜东壁
- 文献传递
- 一种复杂光照条件下的图像增强方法
- 本发明公开了一种复杂光照条件下的图像增强方法，主要包括初始化阶段、模糊增强阶段，图像重构阶段，首先完成井下视频图像采集，传输，并对视频图像进行小波分解，低频系数直方图均衡化，高频系数进行系数提取；接着设计去噪模型和新的P...
- 霍跃华范伟强王德健
- 文献传递
- 多特征融合的煤矿网络加密恶意流量检测方法被引量：4
- 2022年
- 针对煤矿网络面临由恶意软件所产生的安全传输层协议(TLS)加密恶意流量威胁和检测过程加密流量误报率高的问题,提出了一种基于多特征融合的煤矿网络TLS加密恶意流量检测方法。分析了TLS加密恶意流量特征多元异构的特点,提取出煤矿网络TLS加密恶意流在传输过程中的连接特征、元数据和TLS加密协议握手特征,利用流指纹方法构造煤矿网络TLS加密流量特征集,并对该特征集中的特征进行标准化、独热编码和规约处理,从而得到一个高效样本集。采用决策树(DT)、K近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GNB)、L2逻辑回归(LR)和随机梯度下降(SGD)分类器5个子模型对上述特征集进行检验。为提高检测模型的鲁棒性,结合投票法原理将5个分类器子模型结合,构建了多模型投票(MVC)检测模型:将5个分类器子模型作为投票器,每个分类器子模型单独训练样本集,按照少数服从多数原则进行投票,得到每个样本的最终预测值。实验验证结果表明:所构建的特征集降低了样本集维度,提高了TLS加密流量检测效率。DT分类器和KNN分类器在数据集上表现最好,达到了99%以上的准确率,但是它们存在过拟合风险;LR分类器和SGD分类器子模型虽然也达到了90%以上的识别准确率,但这2个子模型的误报率过高;GNB分类器子模型表现最差,准确率只有82%,但该子模型具有误报率低的优势。MVC检测模型在数据集上准确率和召回率达99%以上,误报率为0.13%,提高了加密恶意流量的检出率,加密流量检测误报率为0,其综合性能优于其他分类器子模型。
- 霍跃华霍跃华吴文昊
- 关键词：TLS多特征融合
- 一种软投票策略的加密恶意流量检测方法
- 本发明公开了一种软投票策略的加密恶意流量检测方法。本发明首先捕获流量包，将所捕获流量打上恶意/良性标签；对流量包进行预处理；对预处理后的流量包进行特征提取，并使用所提取的特征构建两个特征子集；对两个特征子集进行标准化和编...
- 霍跃华赵法起李晓宇
