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Building Bayesian Network(BN)-Based System Reliability Model by Dual Genetic Algorithm(DGA)
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作者 游威振 钟小品 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第6期914-918,共5页
A system reliability model based on Bayesian network(BN)is built via an evolutionary strategy called dual genetic algorithm(DGA).BN is a probabilistic approach to analyze relationships between stochastic events.In con... A system reliability model based on Bayesian network(BN)is built via an evolutionary strategy called dual genetic algorithm(DGA).BN is a probabilistic approach to analyze relationships between stochastic events.In contrast with traditional methods where BN model is built by professionals,DGA is proposed for the automatic analysis of historical data and construction of BN for the estimation of system reliability.The whole solution space of BN structures is searched by DGA and a more accurate BN model is obtained.Efficacy of the proposed method is shown by some literature examples. 展开更多
关键词 Bayesian network(BN)model dual genetic algorithm(dga) system reliability historical data
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基于贝叶斯超参数优化的BiLSTM模型DGA域名生成方法
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作者 李博文 乔延臣 +3 位作者 王继刚 陆柯羽 张宇 张伟哲 《信息安全研究》 北大核心 2025年第10期950-959,共10页
近年来,域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)在网络攻击中被广泛使用,为恶意软件通信动态生成大量随机域名,给安全防御带来严峻挑战.随着DGA结构日益复杂,传统依赖手动提取特征的域名分类方法难以及时适配新型变种;而基于生... 近年来,域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)在网络攻击中被广泛使用,为恶意软件通信动态生成大量随机域名,给安全防御带来严峻挑战.随着DGA结构日益复杂,传统依赖手动提取特征的域名分类方法难以及时适配新型变种;而基于生成的深度模型虽然能从数据分布中自动捕捉潜在规律,却常因参数规模庞大与调参难度高而无法在面对多样化DGA时保持稳定表现.为了应对这一挑战,提出了一种基于贝叶斯超参数优化(Bayesian hyperparameter optimization,Bayesian HPO)的双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)模型的DGA域名生成方法,预测并生成用于僵尸网络中恶意行为的拦截DGA域名黑名单.贝叶斯超参数优化技术通过自动调优关键超参数显著减轻了人工干预与训练成本,并提升了模型对不同DGA的鲁棒性与泛化能力.实验结果表明,该方法在多种DGA域名上均展现了优秀的生成准确率,可以为网络安全提供一种主动、防御前移的新思路. 展开更多
关键词 域名生成算法 双向长短期记忆网络 贝叶斯超参数优化 dga域名生成 网络安全
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基于word-hashing的DGA僵尸网络深度检测模型 被引量:9
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作者 赵科军 葛连升 +1 位作者 秦丰林 洪晓光 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第A01期30-33,共4页
针对使用域名生成算法(DGA)僵尸网络隐蔽性强,传统检测算法特征提取复杂的问题,提出一种无需提取具体特征的深度学习模型DGA域名检测方法.首先基于word-hashing将所有域名转用二元语法字符串表示,利用词袋模型把域名映射到高维向量空间... 针对使用域名生成算法(DGA)僵尸网络隐蔽性强,传统检测算法特征提取复杂的问题,提出一种无需提取具体特征的深度学习模型DGA域名检测方法.首先基于word-hashing将所有域名转用二元语法字符串表示,利用词袋模型把域名映射到高维向量空间.然后利用5层深度神经网络对转换为高维向量的域名进行训练分类检测.通过深度模型,能够从训练数据中发现不同层次抽象的隐藏模式和特征,而这些模式和特征使用传统的统计方法大多是无法发现的.实验中使用了10万条DGA域名和10万条合法域名作为样本,与基于自然语言特征分类算法进行对比实验.实验结果表明该深度模型对DGA域名检测准确率达到97.23%,比基于自然语言特征分类算法得到的检测准确率高3.7%. 展开更多
关键词 dga 僵尸网络 wordhashing 深度学习
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基于DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型 被引量:20
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作者 张镱议 彭鸿博 +3 位作者 李昕 赵刘亮 郑含博 刘捷丰 《电测与仪表》 北大核心 2019年第21期110-116,共7页
针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变压器故障诊断模型对变压器进行故障诊断。将SVM的c和σ与11种候选特征量进行二进制编码,利用遗传算法结合支持向量机对DGA特征量进行优选,得到一组DGA新特征组合;利用IKH算法对SVM的参数进行优化,同时结合交叉验证原理构建IKH算法优化SVM的变压器故障诊断模型。基于IEC TC 10的诊断结果表明:与DGA全数据、三比值特征量相比,新DGA特征组合的故障诊断准确率分别高出10.14%和30.2%;IKHSVM准确率也要高于标准SVM和GASVM(分别为73.87%、81.13%和86.27%),说明该方法能有效诊断变压器故障。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 支持向量机 遗传算法 改进磷虾群算法 dga特征量
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基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法 被引量:2
5
作者 刘伯成 王浩宇 +3 位作者 李向军 肖聚鑫 肖楚霁 孔珂 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2020年第6期598-609,共12页
恶意服务常利用域名生成算法(DGA)逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型(BoW)将域名向量化,然后通过Deep-I... 恶意服务常利用域名生成算法(DGA)逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型(BoW)将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。 展开更多
关键词 域名生成算法 深度学习 独立循环神经网络 SIGMOID函数 词袋模型
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基于DGA的变压器故障诊断多专家融合策略 被引量:22
6
作者 梁小冰 王耀龙 +1 位作者 黄萍 韩昆仑 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第18期80-84,共5页
介绍了基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器故障综合诊断。采用的诊断判据主要包括改良三比值法、大卫三角形法、神经网络和范例推理。在多专家(多诊断判据)的参与下,可能出现诊断结果相互冲突的问题,而如何融合不同诊断判据下的诊... 介绍了基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器故障综合诊断。采用的诊断判据主要包括改良三比值法、大卫三角形法、神经网络和范例推理。在多专家(多诊断判据)的参与下,可能出现诊断结果相互冲突的问题,而如何融合不同诊断判据下的诊断结果仍是一个难点。为解决这一问题,在把各诊断结果分解为放电和过热故障的基础上,引入了多专家加权投票策略(加权多数算法)。权重系数根据各诊断判据的诊断正确率初步确定。实践证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 油中溶解气体分析(dga) 多专家诊断 加权多数算法 在线监测
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无线自组网中数据缓存DGA算法的改进
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作者 宋宏斌 肖晓强 +1 位作者 徐明 靳宁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第14期82-83,86,共3页
无线移动节点通过数据缓存可以减少自身访问数据的延迟,为整个网络节省带宽。针对该特点,改进分布式贪婪算法的收益函数,将数据访问频率分为本地访问频率和其他节点访问频率赋予不同权重,研究不同权重时的应用场景。NS2仿真结果表明,在... 无线移动节点通过数据缓存可以减少自身访问数据的延迟,为整个网络节省带宽。针对该特点,改进分布式贪婪算法的收益函数,将数据访问频率分为本地访问频率和其他节点访问频率赋予不同权重,研究不同权重时的应用场景。NS2仿真结果表明,在不同场景中合理选择权重可提高数据缓存的效率。 展开更多
关键词 无线自组网 分布式贪婪算法 数据缓存算法 数据访问频率
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基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法 被引量:16
8
作者 余子丞 凌捷 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期1416-1423,共8页
针对域名生成算法生成的恶意域名隐蔽性高,现有方法在恶意域名检测上准确率不高的问题,提出一种基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法。该方法使用Transformer编码器捕获域名字符的全局信息,通过并行深度卷积神经网络获取不同... 针对域名生成算法生成的恶意域名隐蔽性高,现有方法在恶意域名检测上准确率不高的问题,提出一种基于Transformer和多特征融合的DGA域名检测方法。该方法使用Transformer编码器捕获域名字符的全局信息,通过并行深度卷积神经网络获取不同粒度的长距离上下文特征,同时引入双向长短期记忆网络BiLSTM和自注意力机制Self-Attention结合浅层CNN得到浅层时空特征,融合长距离上下文特征和浅层时空特征进行DGA域名检测。实验结果表明,所提方法在恶意域名检测方法上有更好的性能。相对于CNN、LSTM、L-PCAL和SW-DRN,所提方法在二分类实验中准确率分别提升了1.72%,1.10%,0.75%和0.34%;在多分类实验中准确率分别提升了1.75%,1.29%,0.88%和0.83%。 展开更多
关键词 域名生成算法 Transformer模型 深度卷积神经网络 双向长短期记忆网络 自注意力机制
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基于机器学习建模的DGA恶意域名检测 被引量:3
9
作者 王伟 罗鹏宇 《通信技术》 2022年第6期753-761,共9页
为了解决网络中僵尸主机回连,以及域名生成算法(Domain Generation Algorithm,DGA)中恶意域名频发的问题,提出了基于机器学习算法建模的DGA恶意域名检测技术,从网络流量中挖掘DGA恶意域名,结合域名实体抽取和自然语言特征提取,并经过机... 为了解决网络中僵尸主机回连,以及域名生成算法(Domain Generation Algorithm,DGA)中恶意域名频发的问题,提出了基于机器学习算法建模的DGA恶意域名检测技术,从网络流量中挖掘DGA恶意域名,结合域名实体抽取和自然语言特征提取,并经过机器学习技术训练算法模型,实现了对DGA恶意域名的智能检测。在流量检测领域引入机器学习算法,大幅度提升了安全设备的检测能力,有效抵御了网络攻击的入侵威胁。 展开更多
关键词 dga域名 机器学习 安全算法 网络防御
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基于优化CS-SVM算法的DGA域名检测研究 被引量:3
10
作者 卢加奇 吕广旭 +2 位作者 魏先燕 冯燕茹 王小英 《现代信息科技》 2023年第11期77-79,共3页
近年来恶意软件融合域名生成算法,生成大量的恶意域名严重威胁网络安全。目前现有的恶意域名检测方法大多都存在检测效率低等问题。提出一种通过采用优化后的布谷鸟搜索算法(CS)对支持向量机(SVM)进行优化,即BCS-SVM方法,该方法能够适应... 近年来恶意软件融合域名生成算法,生成大量的恶意域名严重威胁网络安全。目前现有的恶意域名检测方法大多都存在检测效率低等问题。提出一种通过采用优化后的布谷鸟搜索算法(CS)对支持向量机(SVM)进行优化,即BCS-SVM方法,该方法能够适应DGA域名检测场景。实验采用开放域名数据作为样本集,对文章提出的DGA域名检测方法进行训练,并通过域名向量转换、检测模型训练、参数调优,最终完成了一种较为高效的DGA域名检测模型。 展开更多
关键词 特征选择 dga域名 布谷鸟搜索算法 支持向量机
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基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法 被引量:22
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作者 杜鹏 丁世飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期433-446,共14页
域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提... 域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提取特征的基于深度学习模型的方法,在DGA域名检测任务中取得了较大的进展.但对于不同僵尸网络家族的DGA域名的多分类任务,由于家族种类多,且各家族域名数据存在不平衡性,因此许多已有的深度学习模型在DGA域名的多分类任务上仍有提高空间.针对以上挑战,设计了基于字符和双字母组级别的混合词向量,以提高域名字符串的信息利用度,并设计了基于混合词向量方法的深度学习模型.最后设计了包含多种对比模型的实验,对混合词向量的有效性进行验证.实验结果表明基于混合词向量的深度学习模型在DGA域名检测与分类任务中相比只基于字符级词向量的模型有更好的分类性能,特别是在小样本的DGA域名类别上的分类性能更优,证明了该模型的有效性. 展开更多
关键词 域名生成算法 混合词向量 深度学习 卷积神经网络 长短期记忆网络
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MCL4DGA:基于多视角对比学习的DGA域名检测方法 被引量:1
12
作者 王继虎 刘子雁 +2 位作者 倪金超 孔凡玉 史玉良 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期5228-5248,共21页
在网络安全领域,由域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)产生的虚假域名被称为DGA域名.与正常域名类似的是,DGA域名通常是字母或数字的随机组合,这使得DGA域名具有较强的伪装性.网络黑客利用DGA域名的伪装性实施网络攻击,以... 在网络安全领域,由域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)产生的虚假域名被称为DGA域名.与正常域名类似的是,DGA域名通常是字母或数字的随机组合,这使得DGA域名具有较强的伪装性.网络黑客利用DGA域名的伪装性实施网络攻击,以达到绕过安全检测的目的.如何有效地对DGA域名进行检测,进而维护信息系统安全,成为当前的研究热点.传统的统计机器学习检测方法需要人工构建域名字符特征集合.然而,人工或者半自动化方式构建的域名特征存在质量参差不齐的情况,进而影响检测的准确性.鉴于深度神经网络强大的特征自动化抽取和表示能力,提出一种基于多视角对比学习的DGA域名检测方法(MCL4DGA).与现有方法不同的是,所提方法结合了注意力神经网络、卷积神经网络和循环神经网络,能够有效地捕获域名字符序列中的全局、局部和双向多视角特征依赖关系.除此之外,通过多视角表示向量之间的对比学习而产生的自监督信号,能够增强模型的学习能力,进而提高检测的准确性.通过在真实数据集上与当前DGA域名检测方法实验对比验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 网络安全 dga(domain generation algorithm)域名检测 深度神经网络 对比学习
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基于SVM的DGA家族分类方法研究 被引量:3
13
作者 周琳娜 吕欣一 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2020年第11期1328-1333,共6页
为了检测溯源僵尸网络,在对域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)进行检测的基础上,对恶意域名进行分析,找出区分明显的特征进行组合,从域名结构、域名字符特征、域名信息熵3个方面进行分析,提取各个恶意域名家族的特征,并选... 为了检测溯源僵尸网络,在对域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)进行检测的基础上,对恶意域名进行分析,找出区分明显的特征进行组合,从域名结构、域名字符特征、域名信息熵3个方面进行分析,提取各个恶意域名家族的特征,并选用支持向量机(support vector machines,SVM)算法进行模型训练。在对DGA恶意域名进行家族分类的过程中,利用高斯核函数进行转换,简化了SVM分类器的计算量,在保证分类准确度的同时提高了效率。并通过实验验证了所采用方法的有效性。 展开更多
关键词 网络安全 域名生成算法 机器学习 特征工程 检测技术
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基于MLP深度学习算法的DGA准确识别技术研究 被引量:2
14
作者 王辉 周忠锦 +1 位作者 王世晋 史卓颖 《信息安全研究》 2019年第6期495-499,共5页
传统的DGA攻击检测方法已经无法满足对不断变种的DGA域名的识别,检出准确率较低.因此主要研究一种基于MLP深度学习算法的DGA准确识别技术,通过已有的DGA样本数据集,提取多维度的特征向量信息,通过归一化、降维处理后,将特征向量输入MLP... 传统的DGA攻击检测方法已经无法满足对不断变种的DGA域名的识别,检出准确率较低.因此主要研究一种基于MLP深度学习算法的DGA准确识别技术,通过已有的DGA样本数据集,提取多维度的特征向量信息,通过归一化、降维处理后,将特征向量输入MLP多层感知器进行训练,MLP多层感知器主要由输入层、隐藏层和输出层组成,训练后生成模型文件即可载入用于判断待检测的域名是否为DGA域名,可以有效提升DGA检测识别的准确度. 展开更多
关键词 域名生成算法(dga) 多层感知器(MLP) C&C服务器 隐藏层 奇异值分解算法
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基于混沌果蝇-最小二乘支持向量机的变压器DGA故障模式预测 被引量:5
15
作者 董继明 《自动化与仪器仪表》 2016年第11期221-223,共3页
针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,融合混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行改进,提出混沌果蝇优化算法(CFOA)。将CFOA算法应用于最小二乘支持向量机(LSSVM)惩罚因子和函数参数的选择中,可以改善参数选... 针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,融合混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行改进,提出混沌果蝇优化算法(CFOA)。将CFOA算法应用于最小二乘支持向量机(LSSVM)惩罚因子和函数参数的选择中,可以改善参数选择的随机性和盲目性,从而建立基于CFOA-LSSVM的故障模式预测模型。应用该模型对变压器油中溶解气体故障模式进行预测,结果表明,CFOA方法在在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA有较大的提高,依此而建立的CFOA-LSSVM故障模式预测模型具有较高的准确率。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机 变压器 dga 故障模式
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基于Passive DNS的速变域名检测 被引量:16
16
作者 周昌令 陈恺 +2 位作者 公绪晓 陈萍 马皓 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期396-402,共7页
利用Passive DNS采集校园网真实运行环境的域名访问记录,从域名的多样性、时间性、增长性和相关性等方面构建18个特征集,提出基于随机森林算法来识别速变域名的模型。交叉验证实验表明,所构建的模型对域名分类的准确率超过90%。在所采... 利用Passive DNS采集校园网真实运行环境的域名访问记录,从域名的多样性、时间性、增长性和相关性等方面构建18个特征集,提出基于随机森林算法来识别速变域名的模型。交叉验证实验表明,所构建的模型对域名分类的准确率超过90%。在所采集的数据集上,所构建的模型比Flux Buster能更有效地识别速变域名。 展开更多
关键词 PASSIVE DNS 速变域名 随机森林算法 dga CDN
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基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划 被引量:7
17
作者 张欣欣 薛金林 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期105-111,共7页
【目的】实现农业移动机器人在复杂动态的农业环境中实时准确地无碰撞行驶。【方法】基于云模型的不确定性在线推理方法,提出一种基于云模型的动态引导A*(CDGA*)算法进行人机合作路径规划,将人的专业知识和喜好等引入DGA*优化中,实现机... 【目的】实现农业移动机器人在复杂动态的农业环境中实时准确地无碰撞行驶。【方法】基于云模型的不确定性在线推理方法,提出一种基于云模型的动态引导A*(CDGA*)算法进行人机合作路径规划,将人的专业知识和喜好等引入DGA*优化中,实现机器人更快速的路径规划。利用Matlab软件对CDGA*算法与DGA*算法进行仿真对比分析。【结果】静态路径规划中,DGA*算法与CDGA*算法的close的点数分别为158和96,人员规划时间分别为8.8和4.0 s,规划总时间分别为15.6和8.9 s;动态路径规划中,DGA*算法与CDGA*算法的人员规划时间分别为12.5和5.8 s,规划总时间分别为23.3和14.6 s。【结论】提出的CDGA*算法能够大大减少产生的节点数,缩短规划时间,提高搜索效率。 展开更多
关键词 农业移动机器人 人机合作 云模型 dga*算法 Cdga*算法 路径规划
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救灾物资发放问题的动态遗传算法求解 被引量:13
18
作者 吕永波 贾楠 +1 位作者 任锦鸾 付蓬勃 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2008年第3期29-34,共6页
与传统启发式优化搜索算法相比,遗传算法的主要本质特征在于利用了群体搜索策略和简单的遗传算子.群体搜索使遗传算法得以突破邻域搜索的限制,可以实现整个解空间上的分布式信息探索、采集和继承.这篇文章针对救灾物资发放问题进行了研... 与传统启发式优化搜索算法相比,遗传算法的主要本质特征在于利用了群体搜索策略和简单的遗传算子.群体搜索使遗传算法得以突破邻域搜索的限制,可以实现整个解空间上的分布式信息探索、采集和继承.这篇文章针对救灾物资发放问题进行了研究,建立了此类问题的数学模型,在分析标准遗传算法的基础上,采用设置摆动适应度函数与条件交叉、变异概率的方式设计了动态遗传算法,并通过求解实际问题对标准遗传算法与设计的动态遗传算法计算结果进行了对比.结果表明该算法在一定程度上动态解决了群体由于缺乏多样性而陷入局部解的问题,能够更大概率地得到最优解,可以说是对遗传算法改进方面的一个尝试,结论对于解决类似问题具有较大的参考价值. 展开更多
关键词 动态遗传算法 摆动适应度函数 条件参数
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基于组行为特征的恶意域名检测 被引量:10
19
作者 张永斌 陆寅 张艳宁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期146-148,185,共4页
目前,僵尸网络广泛采用域名变换技术,以避免域名黑名单的封堵,为此提出一种基于组行为特征的恶意域名检测方法。该方法对每个检测周期内网络中主机请求的新域名集合、失效域名集合进行聚类分析,并将请求同一组新域名的主机集合作为检测... 目前,僵尸网络广泛采用域名变换技术,以避免域名黑名单的封堵,为此提出一种基于组行为特征的恶意域名检测方法。该方法对每个检测周期内网络中主机请求的新域名集合、失效域名集合进行聚类分析,并将请求同一组新域名的主机集合作为检测对象,通过分析集合内主机在请求失效域名、新域名行为上是否具有组特性,提取出网络中的感染主机集合、C&C服务器使用的IP地址集合。对一ISP域名服务器监测的结果表明,该方法可准确提取出感染主机、C&C服务器IP地址。 展开更多
关键词 网络安全 僵尸网络 域名生成算法 域名变换
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结合N-W方法的L-M算法在变压器故障诊断中的应用 被引量:2
20
作者 徐志钮 律方成 +1 位作者 刘云鹏 李燕青 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第4期1-4,共4页
在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解... 在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,使用了标准BP算法、加动量项BP算法和结合N-W方法的L-M算法训练该网络,结果表明算法收敛速度快、不容易陷入局部极小点。将训练所得网络用于变压器油中溶解气体分析故障诊断,诊断结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 L-M算法 故障诊断 变压器 油中溶解气体分析 多层前馈神经网络 应用 网络训练算法 BP算法 局部极小点 方法原理 可变参数 收敛速度 初始化 基础
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