徐敏
- 作品数：4 被引量：25H指数：3
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于WinPcap的网络流量监控界面优化设计被引量：3
- 2015年
- 随着网络技术的发展,网络结构变得异常复杂,使得网络监管面临挑战。对此,文中基于WinPcap软件,选取库中各种函数编译,并根据系统的功能需求扩展,设计出易操作的网络流量监控界面。给出了设计方案的具体系统架构,以及各部分模块的优化流程图。完成了两种不同流量的大小、变化趋势、协议分析等的显示,为流量分析和IDS中的应用奠定基础。
- 徐敏夏靖波
- 关键词：WINPCAP网络监控
- 基于LEAST的高速网络大流检测算法被引量：3
- 2015年
- 针对大流漏检率过高，占用SRAM过大问题，提出了基于最少（LEAST）改进型大流检测算法。主要思想：利用LEAST淘汰机制将小流丢弃使得大流能够被保护，采用窗口-储备策略解决检测大流的公平性问题。通过相关组织所提供的实际互联网数据进行了实验比较，结果显示：与现有算法相比，新算法具有更高的测量准确性，平均大流漏检率降低至0％～0．13％。
- 徐敏夏靖波申健陈珍
- 关键词：网络测量
- 基于改进型Bloom Filter的网络流抽样算法被引量：1
- 2015年
- 提出了一种基于改进型Bloom Filter的网络流等概率抽样算法,算法运用对两层位向量的判定结果取交集的方式对到来的数据分组进行判定,将不同位向量的装载因子上限动态设置,通过误差吸收模块和随机抽样模块最终实现对网络流的等概率抽样。实验表明:新算法可以有效减少对网络流的重复抽样,所得结果更加趋近于网络流真实值,节省了系统的存储资源,可以满足当前的高速网络环境。
- 王少龙张毅卜徐敏陈珍夏靖波
- 关键词：高速网络网络流位向量
- 基于进化深度学习的特征提取算法被引量：18
- 2015年
- 信息全面与维数灾难的矛盾是大数据时代网络态势感知需要解决的首要难题。特征提取一直是主流的降维方法,但现有算法对高维非线性数据效果不佳;深度学习是一类具有多层非线性映射的学习算法,可以完成复杂函数的逼近,但对隐层相关参数十分敏感。针对上述问题,将进化算法的思想引入深度学习,提出了一种基于进化深度学习的特征提取算法。该算法利用遗传算法及进化策略实现全局搜索及优化的特点,并对深度学习结构及相关参数进行了优化。理论分析及实验结果都证明了该算法的有效性。
- 陈珍夏靖波柏骏徐敏
- 关键词：网络态势感知特征提取进化算法
