赵丹
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络集成的P2P流量识别研究被引量：3
- 2010年
- 提出一种新的基于神经网络集成的P2P流量识别方法,利用CFS特征选择算法提取P2P流量特征,使用动态加权集成方法将6个神经网络集成应用于P2P流量识别。通过在实际网络流数据集上与单一BP神经网络、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机算法的对比实验,结果表明该方法具有较高的P2P流量识别准确率和稳定性。
- 徐鹤王锁萍王汝传赵丹
- 关键词：神经网络P2P
- 一种基于复数域的数据融合完整性保护算法被引量：5
- 2012年
- 随着无线传感器网络技术的快速发展,传感器网络开始承载越来越多的应用服务,很多应用都需要保证信息或数据的隐私性和完整性,这对网络数据融合提出了更高的要求。因此,设计一种能够实现隐私保护兼完整性保护的数据融合方案显得尤为重要。文中提出了一种基于复数域的新无线传感器网络数据融合完整性保护算法,通过对实部真实数据增添私有种子进行隐私保护,并利用复数的虚实部关联特性进行数据的完整性保护。此外,算法依靠数据融合树型结构本身的特性,减少了数据通信开销,计算复杂度低。理论分析表明,在恶意节点的各种攻击情况下,算法具有良好的完整性保护性能。仿真结果显示,算法可以在有效保护数据隐私性和完整性的前提下,花费与TAG相同的时间,得到精确的数据融合结果。
- 赵丹杨庚
- 关键词：无线传感器网络数据融合隐私保护
- 基于集成学习的P2P流量识别模型被引量：1
- 2011年
- 将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。
- 赵丹王汝传徐鹤
- 关键词：P2P流量识别DTNBBP
