摘要：常规的无线通信网络节点入侵监控方法以入侵特征匹配的形式为主,大部分恶意代码与合法代码混合在一起,无法满足特征匹配需求,从而出现入侵监控误报、漏报的情况.为此,设计了自适应优化参数模拟退火的无线通信网络节点入侵实时监控方法 .设定无线通信网络节点入侵监控标准,针对不同的网络监控环境制定入侵行为监控判别标准,确保入侵行为监控效果.基于模拟退火优化通信网络节点入侵实时监控参数,根据模拟退火算法状态转移概率,确定当前节点的入侵情况,满足网络节点入侵的实时监控需求.采用对比实验,验证了该方法的监控准确性更高,能够应用于实际生活中.

摘要：根际土壤微生物群落对外来入侵植物形成反馈是其成功入侵的重要原因之一。采用单因素完全随机试验设计,以入侵植物长刺蒺藜草根际土壤、本土植物狗尾草根际土壤及无植物种植土壤为对象,通过高通量测序技术研究三者的土壤微生物群落结构组成及其差异,并探讨其入侵机制。结果表明,与本土植物狗尾草根际土壤微生物群落相比,入侵植物长刺蒺藜草根际土壤细菌群落的多样性降低,根际土壤真菌群落的多样性提高;入侵植物长刺蒺藜草根际土壤主要细菌门为变形菌门(Proteobacteria)和放线菌门(Actinobacteria);LEfSe多级物种差异分析表明,蓝细菌(Cyanobacteria)和Methylomirabilota是长刺蒺藜草根际土壤的优势细菌。FAPROTAX功能预测结果显示,入侵植物长刺蒺藜草根际土壤细菌在光合营养作用、光能自养作用、氧性光能自养、蓝细菌等方面的功能类群均有较高的丰度。变形菌门(Proteobacteria)、鞘脂单胞菌属(Sphingomonas)、蓝细菌(Cyanobacteria)和Methylomirabilota是驱动长刺蒺藜草成功入侵的优势细菌。

摘要：虚假广告多以微博博主亲身验证或身边实例的形式，进行隐蔽宣传。很多微博打着“官方合作活动”、“团购活动”等幌子。

摘要：网络入侵智能检测方法使用隶属度矩阵进行全局搜索,易受网络更新迭代作用影响,导致入侵样本误检率较高,因此设计一种新的基于小生境遗传算法的网络入侵智能检测方法。以粗糙集约简理论为基础,利用小生境遗传算法确定入侵检测适应度函数,提取网络入侵智能检测规则,结合输出的决策变量构建网络入侵智能检测模型,实现网络入侵智能检测。实验结果表明,设计的网络入侵小生境遗传算法智能检测方法在不同样本集下的入侵样本误检率均较低,证明该方法的检测效果较好,具有一定的应用价值。

摘要：为降低无线传感网络节点入侵误检率,引进改进Adaboost算法,设计一种针对无线传感网络的全新入侵检测方法。参照无线传感网络在传输数据过程中的电能量消耗模型,设定网络连续传输节点之间的距离,计算无线传感网络节点传输消耗能量;引进改进Adaboost算法,对节点进行权值的初始化处理,计算入侵样本初始权值,设计入侵数据的分类。入侵检测一般分为探测与应答两个步骤,通过对无线传感网络流量异常的感知,实现对无线传感网络入侵的检测。对比实验结果证明:设计的检测方法可以在提高无线传感网络节点攻击样本数量检测结果精度的同时,降低网络节点入侵误检率。

摘要：被称为“创意产业之父”的约翰·霍金斯教授称：“英国在文化、媒体、艺术和娱乐业等方面重视原创和积累，并有着几百年的宝贵经验。到上世纪90年代中期，我们意识到这种优势应该发挥作用。”

摘要：针对当前复杂通信网络环境入侵行为检测中存在检测结果精确度低和召回率低的问题,在引入FS算法和极限学习机的基础上,开展对通信网络入侵检测方法的设计研究。通过通信网络入侵行为分类及检测模式匹配、基于FS算法的通信网络入侵行为特征提取、基于极限学习机的入侵行为检测及学习效果优化、基于投票策略明确通信网络入侵行为属性,提出一种全新的检测方法。通过实验进一步证明,新的检测方法与基于GA-SVM算法的入侵检测方法相比,检测结果的精确度和召回率都得到有效提升,保证通信网络环境的安全性。

摘要：受冗余信息特征的影响,计算机证据容易丢失和篡改,影响入侵取证的精度与速度,为此在异构无线网络环境下研究大规模入侵动态取证方法.考虑异构无线网络环境的多变性,分类处理入侵特征的属性,将部分模糊属性剔除,使特征子集得到精简,构建入侵攻击空间库,基于特征属性识别入侵模式.采用改进信息增益算法构建取证模型,通过该模型进一步选取入侵特征向量,对不同的入侵模式进行冗余约简,实现对大规模入侵信息的动态取证.仿真实验结果表明,所设计方法能够在较短的时间内获取精度较高的取证结果,并且证据的可信度较高,有利于保障网络安全.

摘要：常规的数据库入侵识别方法以识别入侵行为数据为主,各种识别模块导致数据库入侵识别的恶意操作增加。因此,设计了基于改进Apriori算法的SQL Server数据库入侵识别方法。首先,识别SQL Server数据库入侵类型,将数据库中的关键词进行条件查询判断。其次,提取入侵攻击的语句特征,避免附加语句执行恶意操作。最后,基于改进Apriori算法迭代数据库的频繁项集,通过逐层识别的形式迭代寻找SQL Server数据库中所有项集的关系,并形成识别规则,提升了数据库入侵识别性能。

摘要：现有检测方法在对移动通信网络入侵检测时,存在检测结果正检率低、虚警率高、检测速率低等问题,无法为移动通信网络安全运行提供保障。针对这一问题,引入免疫agent,开展对移动通信网络入侵检测方法的设计研究。通过移动通信网络数据采集与预处理,为后续检测提供数据依据;在采集到的数据中,提取移动通信网络特征;利用免疫agent,生成入侵检测器模型;将基于免疫机理的agent技术引入到入侵检测流程中,实现移动通信网络自适应agent入侵检测。通过对比实验的方式证明,新的检测方法正检率高、虚警率低,检测速度也得到极大提升。