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任斐: 作品数：10 被引量：26H指数：3; 供职机构：吉林大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”吉林省科技发展计划基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>

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基于异常检测的入侵检测技术被引量：12: 2009年; 对目前的异常检测技术进行了全面概述,按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、基于机器学习和基于数据挖掘3种,阐述了各种异常检测技术的特征,并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法.通过实验结果,比较了各种算法的检测效果.; 胡亮金刚于漫任斐任维武; 关键词：异常检测数据挖掘

基于启发式信息的Deep Web查询接口属性抽取: 电子商务网站以查询接口的方式提供商务信息，查询接口也是隐藏在后端的Deep Web数据库模式信息的栽体．有效解析查询接口是访问Deep Web资源的第1步，但是由于查询接口在不同的设计模式和开发语言下实现，所以导致了属性...; 梁浩左万利任斐赫枫龄; 关键词：电子商务网站查询接口启发式信息; 文献传递

嵌入模糊部件的数值图规划: 2007年; 使用偏好和优先权隶属函数定义了数值规划中模糊部件的数学模型,并通过在问题描述域扩展偏好和优先权字段的方法,将模糊部件嵌入到数值图规划中,使规划器能在问题求解过程中有效地捕捉与问题相关的细节信息;在规划提取阶段,利用规划图与约束满足问题的对应关系,使用增量式局部修改技术进行问题求解;局部修改最大限度地利用以前问题的求解结果,避免了规划器问题求解过程中的重复性,为开发高效数值规划器提供了理论依据.; 任斐胡亮梁浩库宇努尔布力; 关键词：偏好优先权

基于改进密度聚类的异常检测算法被引量：3: 2009年; 提出一种基于改进密度聚类的异常检测算法(ADIDC),通过在各特征列上分别进行密度聚类,并根据各特征对正常轮廓的支持度进行特征加权,解决了聚类分析方法在异常检测应用中误报率较高的问题.通过大量基于异常检测数据集KDD Cup 1999的实验表明,其相对于传统异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率,对某些与正常行为相近的特殊攻击检测率明显提高.同时利用特征权值进行特征筛选提高了其检测性能和效率,更适应实时检测要求.; 胡亮任维武任斐刘晓博金刚; 关键词：入侵检测异常检测聚类密度聚类特征加权

基于SVM的在线无监督入侵检测系统被引量：9: 2009年; 针对已有的审计日志,在使用具有实时数据处理能力的频度加权算法计算私有程序运行时,对每个进程中相异系统调用的频度取值.将得到的进程向量集合进行线性扫描,再根据向量间的距离关系为进程向量添加表示数据"正常"或"异常"标号,在无人为干预的情况下取得SVM(Support Vector Machine)训练数据.最后通过支持向量机计算用于监测目标系统的程序正常行为轮廓,从而构造一个切实可行的在线且无需人为干预的入侵检测系统.; 张丹任斐赵阔张园园刘晓博任维武胡亮; 关键词：入侵检测支持向量机

基于本体实例信息的深度网表单属性自动抽取: Deep Web是隐藏在Surface Web之后的信息提供者,而且在Deep Web之中还隐藏着更大量的信息.目前,对Deep Web中的信息进行有效的获取的可行方法是通过Deep Web提供的查询接口对其进行访问.自...; 梁浩左万利任斐赫枫龄; 关键词：查询接口自动抽取 WEB表单; 文献传递

基于启发式信息的Deep Web查询接口属性抽取: 电子商务网站以查询接口的方式提供商务信息,查询接口也是隐藏在后端的Deep Web数据库模式信息的载体.有效解析查询接口是访问Deep Web资源的第1步,但是由于查询接口在不同的设计模式和开发语言下实现,所以导致了属性...; 梁浩左万利任斐赫枫龄; 关键词：电子商务查询接口语义关系启发式信息; 文献传递

一种水力冲蚀式沉积物取样器: 本实用新型公开了一种水力冲蚀式沉积物取样器，属于海洋、湖泊底部沉积物取样技术领域，包括悬吊部件、供电部件和水力冲蚀取样部件，其中悬吊部件装配在取样器上部，水力冲蚀取样部件装配在取样器下部，供电部件装配在悬吊部件与水力冲蚀...; 宫达刘起君肖晗任斐陈星宇黄文浩达拉拉伊范晓鹏李亚洲李冰李晨熠

基于本体实例信息的深度网表单属性自动抽取被引量：2: 2009年; Deep Web是隐藏在Surface Web之后的信息提供者,而且在Deep Web之中还隐藏着更大量的信息.目前,对Deep Web中的信息进行有效的获取的可行方法是通过Deep Web提供的查询接口对其进行访问.自动抽取查询接口中的属性并生成正确的查询条件是提升访问Deep Web能力的有效方法.查询接口中属性之间存在着不同的语义约束关系,如互斥和共存.为了生成有效的查询条件,必须发现并协调关键属性间的语义关系.为了解决些问题,提出一个基于本体技术并充分利用实例信息的表单属性自动抽取方法,在这一方法中使用WordNet来丰富抽取出的关键属性并发现表单中属性间的语义关系.在属性抽取过程中,每个属性被拓展生成一个备选属性集并且以树型数据结构存储,而且备选属性树可以有效的描述属性间的语义关系.在现实领域中的试验证明,这一框架结构可以自动的抽取Deep Web表单属性并有效的生成查询条件.; 梁浩左万利任斐赫枫龄; 关键词：DEEP WEB WEB 查询接口 WORDNET