杨文瀚
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：北京大学计算机科学技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家242信息安全计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于分布式的僵尸网络主动探测方法研究
- 2013年
- 僵尸网络是当前互联网上存在的一类严重安全威胁。传统的被动监控方法需要经过证据积累、检测和反应的过程,只能在实际恶意活动发生之后发现僵尸网络的存在。提出了基于僵尸网络控制端通信协议指纹的分布式主动探测方法,通过逆向分析僵尸网络的控制端和被控端样本,提取僵尸网络通信协议,并从控制端回复信息中抽取通信协议交互指纹,最后基于通信协议指纹对网络上的主机进行主动探测。基于该方法,设计并实现了ActiveSpear主动探测系统,该系统采用分布式架构,扫描所使用的IP动态变化,支持对多种通信协议的僵尸网络控制端的并行扫描。在实验环境中对系统的功能性验证证明了方法的有效性,实际环境中对系统扫描效率的评估说明系统能够在可接受的时间内完成对网段的大规模扫描。
- 司成祥孙波杨文瀚张慧琳薛晓楠
- 关键词：僵尸网络控制端分布式
- 数据外补偿的深度网络超分辨率重建被引量：2
- 2018年
- 单张图像超分辨率重建受到多对一映射的困扰.对于给定的低分辨率图像块,存在若干高分辨率图像块与之对应.基于学习的方法受此影响,学习到的逆映射规则只能预测这些高分辨率图像块的均值,从而产生视觉上模糊的超分辨率重建结果.为了弥补歧义性造成的高频细节损失,提出了一种基于深度网络、利用在线检索的数据进行高频信息补偿的图像超分辨率重建算法.该方法构建一个深度网络,通过3个分支预测高分辨率重建结果:一条旁路直接将输入的低分辨率图像输入到网络的最后一层;一条内部高频信息重建路径基于低分辨率图像回归预测高分辨率图像,重建高分辨率图像的主要结构;另一条外部高频信息补偿路径根据内部重建的结果,从在线检索到的相似图像中提取高频细节,对内部重建的结果进行细节补偿.在第2条路径中,为了有效提取高频信号并使之适应于内部重建的重建结构,在多层特征的测量和约束下,进行高频细节迁移.相比于之前基于云数据库的传统图像超分辨率方法,所提出的方法是端对端可训练的(end-to-end trainable),因此,通过在大数据上进行学习,该方法能同时建模内部重建和外部补偿,并能自动权衡两者利弊从而给出最优的重建结果.图像超分辨率重建的实验结果表明,相比于最新的超分辨率算法,所提方法在主客观评价中均取得了更加优越的性能.
- 杨文瀚刘家瑛夏思烽郭宗明
- 关键词：超分辨率重建外部补偿
