张程
- 作品数：5 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 基于组合卷积的单通道语音增强方法研究
- 语音增强的目的是在被加性噪声污染的语音信号中分离出纯净语音,进而提高语音的清晰度和可懂度。过去基于信号处理的传统语音增强方法对于平稳噪声有着不错的降噪效果,但是当周围的噪声环境变得不再平稳时,对噪声的滤除效果急剧下降并产...
- 张程
- 关键词：语音增强
- 基于行为检测的恶意代码查杀引擎技术研究
- 计算机互联网络的高速发展，在给人们的生产和学习带来便捷的同时，也带来了木马病毒等恶意程序的破坏。恶意代码和各种反病毒技术不断进化着，恶意代码的编写从单一的执行破坏功能的代码发展到了通过加密加壳技术进行伪装，通过多态技术躲...
- 张程
- 关键词：恶意代码检测信息熵多类支持向量机
- 文献传递
- 高速网络环境下的新型木马快速检测方法研究
- 2011年
- 为了适应高速网络环境下的木马检测,通过分析传统的IDS,针对其在高速网络环境下对木马检测能力的不足,提出了单引擎大特征集的木马检测方法;通过分析木马的网络数据特征,对有限自动机转换过程进行优化,缩短了编译的时间,避免了重复匹配的问题,大幅度提高了基于正则表达式的木马检测方法的效率.
- 马一腾马兆丰张程钮心忻
- 关键词：网络木马正则表达式有限状态自动机
- 一种API动态序列分析和DAG-SVM多类支持向量机的未知病毒检测方法被引量：2
- 2012年
- 分析现有的病毒检测方法,提出一种基于特征信息熵筛选和DAG-SVM多类支持向量机的未知病毒检测新方法.该方法将PE文件静态特征扫描和动态API序列特征结合起来形成多维特征向量,并利用信息熵对静态多维特征向量进行有效性筛选,将经降维后形成的特征向量利用有向无环图多类支持向量机分类方法训练病毒学习模型并实现对未知计算机病毒的检测,该检测方法克服了特征代码扫描法无法识别未知病毒的缺陷和静态API序列检测方法对于未知病毒隐藏API调用的低识别率,使用有向无环图支持向量机相对于其他支持向量机算法可以有效的解决某些样本的误分和拒分现象.实验结果表明该病毒检测方法具有更高的准确性.
- 张程马兆丰钮心忻杨义先
- 关键词：多类支持向量机未知病毒检测
- 两类非线性偏微分方程解析解的研究
- 非线性偏微分方程(NLPDE)可以用于模拟复杂的非线性现象,解决我们在非线性科学的不同领域中遇到的一些现实问题.目前NLPDE已成为一个非常热门的领域.本文研究了两类非线性偏微分方程(组)的解析解,并通过Mathemat...
- 张程
- 关键词：非线性偏微分方程分岔精确解
