甘肃省自然科学基金(0809RJZA015)
- 作品数：6 被引量：10H指数：1
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- 相关机构：兰州理工大学甘肃联合大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传禁忌搜索的分类器选择集成方法被引量：1
- 2011年
- 为提高入侵检测的精度,提出一种使用遗传禁忌搜索的分类器选择集成方法。该方法采用Bagging算法构建初始分类器集合,根据遗传禁忌搜索算法选择分类器子集,以该子集建立多分类器系统进行入侵检测。实验结果表明,与Bagging算法相比,该方法能有效提高检测精度、降低误报率。
- 张永朱林杰
- 关键词：分类器BAGGING算法遗传算法
- 一种改进的Harris特征点检测算法被引量：8
- 2011年
- 现有Harris特征点检测算法采用高斯滤波进行平滑,图像存在角点信息丢失与偏移的现象。为解决该问题,提出基于变分B样条滤波与快速局部窗口搜索相结合的Harris特征点检测算法,选择具有低通特性的B样条函数作为平滑函数构造滤波器,引入形态学滤波中的极大值滤波思想,利用快速局部窗口搜索算法进行特征点局部极值的提取,从而提高特征点提取的精度和速度。实验结果表明,改进算法具有特征点提取快速均匀、检测定位准确、抑噪性好的特点。
- 张永纪东升
- 关键词：HARRIS算法特征点检测局部极值
- 一种高效的特征选择机制应用于入侵检测
- 2011年
- 基于数据集的wrapper型特征选择方法,通过去除原特征集中的冗余特征,不仅降低了对计算资源的耗用,而且在保持检测精度的前提下,提升了检测速度,有效改善了检测性能.在特征选择具体过程中,采用全局和局部搜索性能好的遗传算法和禁忌搜索混合搜索策略,针对网络数据的异构性,采用改进了的基于核函数的SVM作为评价特征子集分类性能优劣的标准,经若干次迭代搜索出最佳的特征组合.实验结果表明,这种选择算法产生的最佳特征子集在检测精度和实时性上优于原特征集.
- 张永曹东侠
- 关键词：遗传算法禁忌搜索SVM入侵检测
- 入侵检测中基于遗传禁忌搜索的模糊聚类的应用
- 2012年
- 传统的模糊C均值聚类(FCM)算法须事先指出聚类数,该算法对孤立点和初始聚类敏感、易陷入局部最优,这些因素都将影响最终聚类结果的质量。针对这些缺陷,采用遗传算法和禁忌搜索的混合策略对FCM进行改进,该策略兼具了这两种算法的优势,改进后的算法自动生成最佳聚类数,优化初始聚类的选择,增强算法的爬山能力,有效改善了算法的性能。将改造前后的两种算法用于网络入侵检测实验,实验结果表明,改造后的算法产生的聚类质量明显优于原算法,用新算法对入侵检测建模,提高了模型的自适应性和实用性。
- 张永曹东侠
- 关键词：FCM算法遗传算法禁忌搜索入侵检测
- 标准模型下可证安全的IBS方案
- 2012年
- 目前基于身份的数字签名(IBS)已成为公钥加密的一个研究热点,而安全性是构建IBS的重要因素。在设计IBS方案时,通常主要考虑在各种攻击模型下所要达到的安全目标,使用安全目标与攻击模型相结合的方式来定义安全性。提出一种新的IBS方案,并且在标准模型下证明该方案对自适应选择消息攻击是存在不可伪造的,该方案的安全性可规约为CDH假设。与现有的同类方案相比较,给出的新方案公开参数更少,效率更高。
- 史宝明贺元香张永
- 关键词：双线性对
- 一种基于身份和密钥封装机制的加密方案被引量：1
- 2012年
- 提出一个基于身份和密钥封装机制的加密方案,采用对称加密技术实现信息的高效加密解密,利用基于身份的密码算法传递对称密钥。该方案扩展了标准模型下可证明安全的选择密文攻击的加密方案,其安全性规约为判定性Diffie-Hellman假设。分析结果表明,该方案对抵抗自适应选择密文攻击是不可区分的。
- 张永史宝明贺元香
- 关键词：双线性对选择密文攻击
