闫东升
- 作品数：10 被引量：23H指数：2
- 供职机构：广东警官学院计算机系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学政治法律经济管理更多>>
- 公安高校计算机网络安全教育刍议被引量：1
- 2007年
- 本文首先阐述了人民警察在信息社会所面临的两个新的挑战—网络犯罪和信息战;继而推断在公安高校计算机网络安全教育的必要性。最后对公安高校计算机网络安全教育的现状、问题进行了分析并提出了相应的建议。
- 陈良闫东升冯金成
- 关键词：网络犯罪网络安全教育信息战争
- 计算机网络课程教学改革实践与问卷调查分析被引量：1
- 2016年
- 为提高计算机网络的教学质量,满足新形势下的教学需求,构建新的立体化混合式学习教学模式是必然之举。文章结合教学改革实践,通过对问卷调查进行分析,总结阶段性教学效果,剖析存在问题,并根据学生的诉求,提出了相应的改进措施,以期对深化教学改革有所裨益。
- 刘文杜威闫东升
- 关键词：计算机网络教学改革问卷调查
- 基于“块尺寸”的IP寻址、子网划分及路由汇聚的快速算法被引量：1
- 2013年
- 在《计算机网络》教学与工作实践中,对于IPv4,传统教学主要采用逻辑与运算、进制转换的方法解决IP寻址、IP规划及子网汇聚等问题,过程繁琐且不直观,效率低下。针对这一问题,通过分析关键字节的"块尺寸",提出基于"块尺寸"的IP寻址、子网划分及路由汇聚的的快速算法,直观、快捷地解决IP地址相关问题。
- 刘文闫东升
- 关键词：掩码子网划分
- 基于Q学习和帧差分法的车辆检测方法
- 2012年
- 针对大部分视频的低清晰、多噪声点,降低了帧差分法检测车辆的准确性这一状况,提出了一种将帧差分和Q学习相结合的车辆检测方法。该方法首先将预处理过的相邻两帧做差分和二值化操作,然后引入Q学习的方法,从视频帧中探测出车辆的边界,并将边界围成一个四边形即为检测到的车辆。实验数据表明,该方法能够快速准确的检测出车辆,同时具有较强的应用性和适用性。
- 闫东升朱佳
- 关键词：Q学习车辆检测
- 基于车辆平均轨迹的车道提取方法被引量：1
- 2012年
- 针对视频中噪声点难以消除和路面背景难以提取的问题,提出一种基于车辆平均轨迹的车道提取方法。对视频中的车辆进行跟踪,得到它们在每一帧中的位置,将这些位置中心点根据算法拟合成一条平均轨迹。从视频帧中选择出合适的一帧作为背景图,对背景图进行形态学处理以消除天空及两边景物等干扰较大的噪声点,并通过进一步处理得到二值化的背景图。将平均轨迹与二值化图进行匹配,提取出车道。实验结果表明,该方法适用于多种道路且不易受到噪声点的干扰,成功率较高并具有较强的灵活性和适应性。
- 朱佳闫东升张建明
- 关键词：图像处理车辆跟踪形态学处理
- 一个新的高效的基于身份的部分盲签名方案被引量：17
- 2008年
- 对最近提出的一种基于身份的部分盲签名方案进行了安全性分析,指出该方案不满足部分盲特性,敌人能在不被察觉的情况下篡改事先协商好的、嵌入到签名中的公共信息。提出了一个新的基于身份的部分盲签名方案,并对该方案的安全性和复杂性进行了分析。提出的方案不仅满足部分盲签名的各种安全性要求,而且能防止敌人篡改公共信息。同时,将提出的方案与其他的基于身份的部分盲签名方案进行了性能比较,结果显示,提出的方案效率更高。
- 闫东升
- 关键词：盲签名基于身份部分盲签名
- 基于日志分析的网络用户行为分类研究
- 2015年
- 日志分析算法是日志能够正确、高效分析的关键,对有效快速获取有用日志信息起到至关重要的作用。本文首先简要介绍了层次聚类算法,并给出日志分析中聚类算法选择的标准。其次在深入研究Chameleon算法的基础上,将其改造用于日志分析中,然后在数据集上进行实验,结果证明Chameleon算法在聚类精度和运行方面具有很好的效果。
- 张彤孙全忠闫东升
- 关键词：日志分析用户行为聚类分析CHAMELEON算法
- 应用软件开发中用户操作权限的控制技术
- 2005年
- 用户操作权限控制是保障信息系统安全的一个重要因素,是防止用户非法侵入系统及非法操纵数据的有效技术手段。本文从应用软件设计的角度出发,论述了一种通用的用户操作权限控制技术的实现思想、策略和方法。
- 闫东升
- 关键词：控制技术操作权限应用软件开发应用软件设计权限控制非法侵入
- 构建基于RAMOS的安全系统
- 2011年
- 本文根据笔者对RAMOS的反复实践,以及对病毒、木马和黑客入侵原理的研究,通过对RAMOS的安全性进行分析,提出了以主机防御系统HIPS结合在线杀毒软件构造RAMOS安全防御的方法,将RAMOS打造成实用、安全、快速、稳定的系统,更好地防护计算机系统和保障用户文件及敏感信息的安全。
- 刘文闫东升
- 关键词：HIPS在线杀毒安全系统病毒木马
- 一种视频多运动目标跟踪方法研究被引量：2
- 2011年
- 图像运动目标跟踪是自动监控、道路导航、交通监控等重要系统的核心技术。为了解决视频中多个运动目标的跟踪,利用帧间差分、Kalman滤波器以及少量特征匹配来自动提取各个运动目标并进行跟踪。针对灰度图像序列,采用一种基于图像序列的梯度信息,使用帧间差分法自动提取运动目标,利用Kalman滤波器预测目标位置,在估计目标在下一帧的位置范围后,根据目标直方图特征来缩小搜索范围实现目标对象的准确跟踪。实验结果表示,该方法具有较小的运算量和较好的实时性,同等条件下具有较高准确性。
- 闫东升马晓芬朱健
- 关键词：多运动目标帧间差分法KALMAN滤波器
