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黑龙江省自然科学基金(F2007-06)

作品数：5 被引量：20H指数：2
相关作者：乔佩利冯心任刘亚辉苏洁顾丽更多>>
相关机构：哈尔滨理工大学北京信息技术大学哈尔滨工程大学更多>>
发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目哈尔滨市科技攻关计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 4篇入侵
  • 3篇入侵检测
  • 1篇选择算子
  • 1篇遗传算法
  • 1篇异常入侵
  • 1篇异常入侵检测
  • 1篇异常入侵检测...
  • 1篇入侵防御
  • 1篇入侵防御系统
  • 1篇入侵检测技术
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇适应度
  • 1篇适应度函数
  • 1篇算子
  • 1篇逆向工程
  • 1篇人工免疫
  • 1篇人工免疫系统
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络

机构

  • 5篇哈尔滨理工大...
  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇北京信息技术...

作者

  • 5篇乔佩利
  • 1篇冯心任
  • 1篇王广泽
  • 1篇苏洁
  • 1篇顾丽
  • 1篇刘亚辉
  • 1篇韩伟
  • 1篇袁江

传媒

  • 2篇信息技术
  • 1篇哈尔滨理工大...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇自动化技术与...

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
基于模式比较的漏洞分析技术研究
2008年
介绍了一种利用厂商发布的漏洞补丁信息分析漏洞细节的方法。该方法的关键是利用PE文件在安装补丁前后的不同,综合运用模式比较的方法建立模式匹配图,从而分析处漏洞的细节以及问题代码。该方法函数比较算法的清晰,以及模式图的差异的直观性,很容易分析出问题代码的位置,从而有效地提高了漏洞分析的成功率。
袁江乔佩利
关键词：漏洞分析补丁逆向工程
基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法被引量：5
2010年
提出一种网格计算环境下基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法,应用免疫进化计算、定义生成检测器方法和基因库进化学习方法提高分布式入侵检测的主动性和自适应性。利用网格安全环境实现系统的负载均衡,提高系统的并行处理能力。仿真实验结果证明了该方法的有效性,与基于人工免疫的入侵检测方法相比,误检率降低了0.37%,在确保检测率的同时提高了并行处理能力,降低了处理时延。
苏洁乔佩利刘亚辉
关键词：网格计算入侵检测人工免疫系统
自适应混合入侵防御
2011年
提出一个应用混合的方法来阻止破坏主机安全的二进制代码注入式攻击并具有自适应能力的入侵防御系统模型(Feedback Learning IPS,FLIPS)。它包括三个主要组成部分:基于异常的分类器,基于签名的过滤系统,和采用指令集随机化(Instruction Set Randomization,ISR)的监管框架。ISR可以准确识别注入的代码,以这种反馈为基础对分类器和过滤器进行调整,并允许FLIPS对捕捉到的注入代码构建零日攻击签名。经试验表明,该模型能够丢弃那些匹配异常或已知的恶意输入,从而有效地保护应用程序免受攻击。
乔佩利韩伟
关键词：自适应入侵防御系统
基于改进遗传算法的入侵检测的研究被引量：1
2009年
目前的入侵检测存在一些问题,针对这些问题,对遗传算法在入侵检测中的应用进行了研究,讨论了适应度函数的构造,并对种群的确定、选择算子、交叉算子进行了改进,在此基础上提出了一种基于改进遗传算法的入侵检测模型,并通过实验验证了它的可行性。
顾丽王广泽乔佩利
关键词：入侵检测遗传算法适应度函数选择算子交叉算子
基于CMAC网络的异常入侵检测技术被引量：14
2010年
针对入侵检测系统对异常入侵检测的不足,采用CMAC神经网络,将其应用于对异常入侵行为的检测,并给出了基于CMAC的入侵检测模型.由于CMAC网络是一种联想网络,所以它对未知类型的入侵行为有很好的识别能力.同时,它的学习与修正只涉及很少的神经元,所以其速度很快.最后通过试验证明,应用CMAC神经网络的入侵检测系统相对于传统检测技术,在检测率及误判率上都有所提高.
乔佩利冯心任
关键词：入侵检测CMAC人工神经网络
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