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宋海涛

作品数：5 被引量：51H指数：3
供职机构：解放军信息工程大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇隐写
  • 2篇网络
  • 1篇单用户
  • 1篇形式化
  • 1篇形式化描述
  • 1篇异常检测
  • 1篇异常检测算法
  • 1篇因果
  • 1篇隐写术
  • 1篇用户
  • 1篇用户行为
  • 1篇语音
  • 1篇云安全
  • 1篇云检测
  • 1篇知识
  • 1篇知识分布
  • 1篇知识网
  • 1篇知识网络
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络

机构

  • 5篇解放军信息工...

作者

  • 5篇汤光明
  • 5篇宋海涛
  • 2篇孙怡峰
  • 2篇寇广
  • 2篇王硕
  • 1篇高瞻瞻
  • 1篇韦大伟
  • 1篇边媛

传媒

  • 2篇通信学报
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇网络与信息安...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2019
  • 3篇2016
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
数字隐写模型及形式化描述被引量：1
2020年
为了使数字隐写模型研究与隐写技术研究同步发展,从通用到具体,依次提出3个数字隐写模型,并对各模型进行形式化描述,总结梳理隐写算法的本质原理,以指导隐写技术的进一步发展。首先,针对已有模型无法描述新兴隐写算法的问题,提出一个通用数字隐写模型,以描述当前所有隐写算法;其次,鉴于载体修改式的隐写算法在隐写术研究中的重要地位,提出基于载体修改的加性噪声隐写模型;然后,针对当前主流的图像自适应隐写算法,提出具体的最小化失真的数字图像自适应隐写模型。选取4个典型的隐写算法实例,采用所提隐写模型进行对应描述,以验证所提模型的有效性。
宋海涛汤光明孙怡峰王洋
关键词：隐写术
深度学习在僵尸云检测中的应用研究被引量：7
2016年
僵尸云和正常云服务2种环境下的基本网络流特征差异不明显,导致传统的基于网络流特征分析法在检测僵尸云问题上失效。为此,研究利用深度学习技术解决僵尸云检测问题。首先,从网络流中提取基本特征;然后将其映射为灰度图像;最后利用卷积神经网络算法进行特征学习,提取出更加抽象的特征,用以表达网络流数据中隐藏的模式及结构关系,进而用于检测僵尸云。实验结果表明,该方法不仅能够提高检测的准确度,而且能减少检测所用时间。
寇广汤光明王硕宋海涛边媛
关键词：云安全网络流卷积神经网络
基于LDPC码的可靠自同步网络语音隐写
2019年
网络语音(Voice over IP,VoIP)建立在UDP/IP协议族上,网络分组丢失不可避免。VoIP隐写数据流无头无尾且实时性强,接收方难以准确提取秘密信息。提出一种可靠自同步的VoIP隐写框架,在兼顾隐蔽性的前提下解决了以上问题。利用LDPC(Low density parity check)码对秘密信息进行纠删预处理,再结合矩阵嵌入实现隐写,增强了隐蔽通信的可靠性;利用LDPC码的译码特性和校验约束关系建立编码辅助同步,实现秘密信息的自同步提取。实验结果表明,所提隐写框架可以有效同步收发双方,且抗分组丢失能力优于已有算法。
高瞻瞻汤光明宋海涛
关键词：网络语音
基于因果知识网络的攻击路径预测方法被引量：28
2016年
针对现有攻击路径预测方法无法准确反映攻击者攻击能力对后续攻击路径的影响,提出了基于因果知识网络的攻击路径预测方法。借助因果知识网络,首先通过告警映射识别已发生的攻击行为;然后分析推断攻击者能力等级,进而根据攻击者能力等级动态调整概率知识分布;最后利用改进的Dijkstra算法计算出最有可能的攻击路径。实验结果表明,该方法符合网络对抗实际环境,且能提高攻击路径预测的准确度。
王硕汤光明寇广宋海涛
关键词：DIJKSTRA算法
基于模式挖掘的用户行为异常检测算法被引量：15
2016年
为了解决恶意终端用户行为的安全管控问题,针对用户行为的规律性、偶然性、多重复性的特点,提出一种基于模式挖掘的用户行为异常检测算法.该算法针对单个用户行为序列,包括序列模式挖掘和模式比较两个过程.序列模式挖掘应用滑动时间窗口界定事务策略和首项固定策略,挖掘出用户的行为模式;通过模式比较计算的相关度,综合了当前行为模式与正常行为模式相比较的连接度、匹配度两个因素,当模式比较结果处于可评判区间,便可以给出异常检测的确定性结果.实验结果表明,由本文序列模式挖掘过程获得的用户行为模式更贴合用户的实际操作情况;模式比较得到的相关度能够区分正常行为与异常行为,有效地实现用户行为的异常检测.
宋海涛韦大伟汤光明孙怡峰
关键词：数据挖掘异常检测
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