国家自然科学基金(60673020)
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
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- 基于带有惩罚因子的阴性选择算法的恶意程序检测模型被引量：7
- 2011年
- 提出了一个基于带有惩罚因子的阴性选择算法的恶意程序检测模型.该模型从指令频率和包含相应指令的文件频率两个角度出发,对指令进行了深入的趋向性分析,提取出了趋向于代表恶意程序的恶意程序指令库.利用这些指令,有序切分程序比特串,模型提取得到恶意程序候选特征库和合法程序类恶意程序特征库.在此基础上,文中提出了一种带有惩罚因子的阴性选择算法(negative selection algorithm with penalty factor,NSAPF),根据"异体"和"自体"的匹配情况,采用惩罚的方式,对恶意程序候选特征进行划分,组成了恶意程序检测特征库1(malware detection signature library 1,MDSL1)和恶意程序检测特征库2(MDSL2),以此作为检测可疑程序的二维参照物.综合可疑程序和MDSL1,MDSL2的匹配值,文中模型将可疑程序分类到合法程序和恶意程序.通过在阴性选择算法中引入惩罚因子C,摆脱了传统阴性选择算法中对"自体"和"异体"有害性定义的缺陷,继而关注程序代码本身的危险性,充分挖掘和调节了特征的表征性,既提高了模型的检测效果,又使模型可以满足用户对识别率和虚警率的不同要求.综合实验结果表明,模型在保持较低虚警率的前提下,对完全未知的恶意程序具有较高的识别率,泛化能力较强.通过调整惩罚因子C,模型可以权衡并调整识别率和虚警率,从而取得更好的检测效果.
- 张鹏涛王维谭营
- 关键词：惩罚因子阴性选择算法特征提取人工免疫系统恶意程序检测
- Laplace平滑变换及其在人脸识别中的应用被引量：4
- 2011年
- 本文主要研究如何从最优化的角度出发,从图像中提取低频特征.首先,基于图像的局部梯度定义了一种图像频率,并基于这种定义,诱导出Laplace平滑变换(LST),将二维图像映射到一维的向量.然后,将LST与学习算法相结合,提出二步子空间学习算法.所提的基于LST的二步子空间方法,对于光照、表情、姿势具有鲁棒性.实验表明,在ORL,Yale和FERET人脸数据库上,基于LST的人脸识别算法,相对DCT,DWT和PCA等预处理算法,具有更小的识别误差.
- 顾岁成谭营何新贵
- 关键词：人脸识别主分量分析余弦变换小波变换线性判别分析
