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国家自然科学基金(61004086)

作品数:3 被引量:10H指数:2
相关作者:张瀚付垒朋张涛更多>>
相关机构:南开大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金天津市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇脚本
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇贴近度
  • 1篇网络
  • 1篇网页
  • 1篇网页挂马
  • 1篇决策树
  • 1篇脚本病毒
  • 1篇挂马
  • 1篇恶意
  • 1篇恶意脚本
  • 1篇概率神经网络
  • 1篇RURAL
  • 1篇BASED
  • 1篇FRAMEW...
  • 1篇IEEE_8...
  • 1篇JAVASC...
  • 1篇病毒
  • 1篇病毒检测

机构

  • 2篇南开大学

作者

  • 2篇付垒朋
  • 2篇张瀚
  • 1篇张涛

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于多类特征的JavaScript恶意脚本检测算法被引量:3
2015年
针对脚本样本集具有混淆、统计、语义等不同层面上的特征,设计基于多类特征的Java Script恶意脚本检测算法,实现针对恶意Java Script脚本的离线分析系统JCAD.首先提取脚本的混淆特征,使用C4.5决策树分析被混淆的脚本并解除混淆.然后提取脚本的静态统计特征,根据语义进行脚本序列化,构造危险序列树,提取脚本的危险序列特征.最后以三类特征作为输入,采用对脚本样本集的非均匀性与不断增加的特点具有较强适应能力的概率神经网络构造分类器,判断恶意脚本.实验表明,该算法具有较好的检测准确率与稳定性.
付垒朋张瀚霍路阳
关键词:概率神经网络
基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法被引量:7
2014年
构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息,在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点,计算时间复杂度高,在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能,该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集,根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性,逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度,表明这种融合方法可增加属性的区分度,减少决策树的分支数。
张涛张瀚付垒朋
关键词:决策树贴近度
GRAPH COLORING BASED CHANNEL ASSIGNMENT FRAMEWORK FOR RURAL WIRELESS MESH NETWORKS
2013年
IEEE 802.11 based wireless mesh networks with directional antennas are expected to be a new promising technology and an economic approach for providing wireless broadband services in rural areas.In this paper,we discuss interference models and address how they can affect the design of channel assignment in rural mesh networks.We present a new channel assignment framework based on graph coloring for rural wireless mesh networks.The goal of the framework is to allow synchronously transmitting or receiving data from multiple neighbor links at the same time,and continuously doing full-duplex data transfer on every link,creating an efficient rural mesh network without interference.Channel assignment is shown to be NP-hard.We frame this channel allocation problem in terms of Adjacent Vertex Distinguishing Edge Coloring(AVDEC).Detailed assignment results on grid topology are presented and discussed.Furthermore,we design an algorithm.Finally,we evaluate the performance of the proposed algorithm through extensive simulations and show the algorithm is effective to the regular grid topologies,and the number of colors used by the algorithm is upper bounded by+1.Hence the algorithm guarantees that the number of channels available in standards such as IEEE802.11a is sufficient to have a valid AVDEC for many grid topologies.We also evaluate the proposed algorithm for arbitrary graphs.The algorithm provides a lower upper bound on the minimum number of channels to the AVDEC index channel assignment problem.
Zuo ChaoXiong CongZhang HanFang Chang
共1页<1>
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