陈小娟
- 作品数：7 被引量：16H指数：3
- 供职机构：北京工商大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家242信息安全计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Radon变换和MAP的运动模糊图像盲恢复方法
- 2013年
- 提出一种新的运动模糊图像盲恢复方法。通过计算模糊图像对数谱的拉东(Radon)变换,估计模糊方向;通过计算模糊图像的对数谱极小值,估计模糊尺度;同时,在MAP图像恢复方法的基础上,通过引入边缘能量控制先验约束,达到有效恢复图像,而后再进行去模糊、消除噪声的处理,保持图像的边缘信息。实验结果表明文章提出方法的有效性。
- 陈小娟
- 面向Unix和Linux平台的网络用户伪装入侵检测被引量：2
- 2010年
- 基于主机的入侵检测是目前网络安全领域研究的热点内容。提出了一种基于数据挖掘和变长序列匹配的用户伪装入侵检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以shell命令为审计数据的主机型入侵检测系统。该方法针对用户行为复杂多变的特点以及审计数据的短时相关性,利用多种长度不同的shell命令短序列来描述用户行为模式,并基于数据挖掘技术中的序列支持度在用户界面层对网络合法用户的正常行为进行建模;在检测阶段,采用了基于变长序列匹配和判决值加权的检测方案,通过单调递增相似度函数赋值和加窗平滑滤噪对被监测用户当前行为的异常程度进行精确分析,能够有效降低误报率,增强了检测性能的稳定性。实验表明,同目前典型的伪装入侵检测方法相比,该方法在检测准确度和计算成本方面均具有较大优势,特别适用于在线检测。
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- 关键词：伪装攻击入侵检测SHELL命令
- 基于Shell命令和多阶Markov链模型的用户伪装攻击检测被引量：6
- 2011年
- 伪装攻击是指非授权用户通过伪装成合法用户来获得访问关键数据或更高层访问权限的行为.提出一种新的用户伪装攻击检测方法.该方法针对伪装攻击用户行为的多变性和审计数据shell命令的相关性,利用特殊的多阶齐次Markov链模型对合法用户的正常行为进行建模,并通过双重阶梯式归并shell命令来确定状态,提高了用户行为轮廓描述的准确性和检测系统的泛化能力,并大幅度减少了存储成本.检测阶段根据实时性需求,采用运算量小的、仅依赖于状态转移概率的分类值计算方法,并通过加窗平滑处理分类值序列得到判决值,进而对被监测用户的行为进行判决.实验表明,同现有的典型检测方法相比,该方法在虚警概率相同的情况下大幅度提高了检测概率,并有效减少了系统计算开销,特别适用于在线检测.
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- 关键词：网络安全伪装攻击入侵检测SHELL命令异常检测
- 基于Shell命令和DTMC模型的用户行为异常检测新方法被引量：3
- 2011年
- 提出一种新的基于离散时间Markov链模型的用户行为异常检测方法,主要用于以shell命令为审计数据的入侵检测系统。该方法在训练阶段充分考虑了用户行为复杂多变的特点和审计数据的短时相关性,将shell命令序列作为基本数据处理单元,依据其出现频率利用阶梯式的数据归并方法来确定Markov链的状态,同现有方法相比提高了用户行为轮廓描述的准确性和对用户行为变化的适应性,并且大幅度减少了状态个数,节约了存储成本。在检测阶段,针对检测实时性和准确度需求,通过计算状态序列的出现概率分析用户行为异常程度,并提供了基于固定窗长度和可变窗长度的两种均值滤噪处理及行为判决方案。实验表明,该方法具有很高的检测性能,其可操作性也优于同类方法。
- 肖喜翟起滨田新广陈小娟
- 关键词：网络安全入侵检测SHELL命令异常检测
- 基于水平集的彩色图像分割方法被引量：3
- 2013年
- 实现了一种新的彩色图像融合分割方法。首先,通过对彩色图像进行YCbCr变换,提取其颜色特征。进一步,对亮度图像进行Gabor变换,提取其纹理特征。同时,为了消除特征向量的冗余,引入PCA变换对高维特征向量进行压缩。然后,采取向量C-V模型对提取的特征向量进行分割。最后,对分割图像进一步后处理,消除小的区域。真实彩色图像实验结果证明了方法的有效性。
- 陈小娟
- 关键词：彩色图像图像分割GABOR变换水平集
- 一种融合颜色和纹理信息的彩色图像分割算法
- 2012年
- 提出了一种新的基于马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型的彩色图像融合分割算法,在Bayes分析框架中加入了图像特征的置信因子进行融合。该算法有效融合了颜色和纹理两方面信息。最后的彩色图像实验结果证明了提出算法的有效性。
- 陈小娟
- 关键词：彩色图像分割MRF模型图像融合
- 基于粒子滤波和Mean-shift的自适应目标跟踪方法被引量：2
- 2013年
- 目标跟踪技术一直是计算机视觉的核心内容。结合粒子滤波与Mean-shift跟踪方法,提出了一种新的自适应目标跟踪方法。通过利用粒子滤波获取目标的初始位置,进而采用Mean-shift跟踪方法,实现目标跟踪的准确定位;同时,通过抑制背景特征分布,更新目标特征分布,从而在跟踪过程中自适应调整目标的模板表示。实验结果表明了方法的有效性。
- 陈小娟佘二永
- 关键词：粒子滤波MEAN-SHIFT目标跟踪彩色直方图
