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傅玥

作品数:20 被引量:22H指数:3
供职机构:石家庄经济学院信息工程学院更多>>
发文基金:河北省科技支撑计划项目河北省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学经济管理电子电信更多>>

文献类型

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  • 2篇网络入侵检测
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作者

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20 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
分布式网络安全监测与攻击预警模型研究
田俊峰杨晓晖蔡红云李珍马晓雪傅玥王建岭刘涛
该项目通过综合蜜罐技术、数据挖掘技术、入侵检测技术以及攻击预警技术,建立了一个分布式网络安全监测与攻击预警模型。利用伪装技术把蜜罐设置成更具真实性的高交互系统,诱惑攻击者进行攻击,在多个层次收集入侵的数据及其在主机上的活...
关键词:
基于蜜罐的网络病毒特征研究模型被引量:2
2005年
HSWS(基于蜜罐的网络病毒特征研究模型)利用蜜罐技术的优势,收集网络病毒在蜜罐上的活动信息;根据蜜罐响应的信息和网络截获的攻击数据包,用攻击树方法重构病毒攻击过程;并根据目标对攻击信息进行分类,用LCS算法在同类攻击数据中生成网络病毒的特征。对收集的新型网络病毒特征扩充IDS的特征库,弥补入侵检测系统对未知病毒攻击无法识别问题,完善防御系统。
田俊峰王建岭李仁玲傅玥
关键词:蜜罐攻击树LCS病毒特征提取
多决策树融合在客户关系管理中的应用研究
2013年
为了进一步提高基于数据挖掘的客户关系管理系统的决策能力,本文提出了多决策树的加权平均融合模型MDWAF,其基本思想是在客户数据集上用决策树进行挖掘,形成剪枝程度不同的子决策树,然后用加权平均法将多棵子决策树对客户数据的分类结果进行融合形成最优判断。采用German数据集,实验结果表明,该方法可以得到较好的分类效果,从而提高企业的营销精度和企业效益。
傅玥
关键词:决策树数据挖掘加权平均信息融合客户关系管理
模糊聚类在客户关系管理中的应用
2013年
企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的λ值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。
傅玥潘世英
关键词:客户关系管理数据挖掘模糊聚类最小生成树
TCP/IP审计数据缩减技术在入侵检测中的可行性研究被引量:1
2007年
目前的一些入侵检测系统是利用网络层的TCP/IP数据包里的特征进行分析建模,但TCP/IP的特征属性对检测过程的贡献不同,因而如果能够在不影响检测准确性的前提下,适当缩减特征属性的数量,那么对于提高IDS的检测率和实时性势必产生有益的影响,鉴于此该文提出基于决策树的规则统计方法(DTRS)来缩减TCP/IP的特征属性。它的基本思想是通过在n个子数据集上建立n棵决策树,提取其中的规则,根据特征属性使用频度的不同,计算出相对重要的属性,并通过实验验证了其可行性和有效性。
田俊峰王惠然傅玥
关键词:入侵检测决策树
ActiveX在LabVIEW下的事件回调和数据传递被引量:5
2008年
本文介绍了ActiveX控件的特点,阐述了LabVIEW7.1下ActiveX控件的使用原理及其事件回调的注册方法,解决了事件回调编程中的数据传递难题,保证了数据的实时传输和数据处理,避免了数据的丢失和数据覆盖。本文以MSCOMM32控件为例,介绍了MSCOMM32在LabVIEW下的事件回调和数据传递技巧,具有技术的通用性,对扩展LabVIEW自身功能具有应用价值和参考价值。
胡吉朝王定远安素方傅玥
关键词:ACTIVEXLABVIEW同步技术
数据挖掘在入侵检测中应用的研究
自20世纪80年代提出入侵检测概念以来,经过20多年的发展历史,它已经成为构成完整的现代网络安全技术的一个必要部分。然而随着网络速度的提高,网络的数据流量越来越大,面对如此海量的网络数据流仅仅用安全专家的肉眼去发现入侵模...
傅玥
关键词:入侵检测数据挖掘决策树神经网络数据融合
文献传递
KWNN特征选择在客户关系管理系统中的应用研究被引量:1
2013年
为了提高基于数据挖掘的客户关系管理系统的决策性能和决策效率,首先进行KWNN特征选择,选取客户数据集中分类最优的决策特征子集,然后对该特征子集的数据集中进行挖掘抽取知识,作为企业的决策依据。KWNN特征选择过程分3步:原始数据初始化、基于K-W的H值计算和依据H值采用神经网络分类器挑选最优特征子集。采用UCI数据库中German数据集进行验证,实验证明KWNN特征选择的可行性。
傅玥
关键词:客户关系管理数据挖掘神经网络
基于蜜罐的数字取证系统的研究与实现被引量:1
2007年
数字取证已成为信息安全和司法领域的研究热点,文中在深入分析各种Web攻击行为的基础上,利用蜜罐搭建了当前流行的Web服务器系统,综合利用基于主机和网络的入侵检测技术,开发出一套高效实用可控的Web数字取证系统。该系统通过多个分布式取证代理不断监视和分析网络中对Web服务器的访问情况,在构建高度可控的Web服务器基础上,确定网络入侵者的行为是否已构成犯罪,然后提取和分析入侵犯罪信息,实现证据信息的完整性保护,同时通过对证据进行融合,生成入侵犯罪证据。
马国富朱建林傅玥
关键词:蜜罐
多决策树的模糊积分融合在银行信贷管理系统中的应用被引量:3
2014年
为了提高基于数据挖掘的商业银行信贷管理系统的信贷风险评估水平,将多决策树的Choquet模糊积分融合(MTCFF)模型应用到银行信贷管理系统中。基本思想是采用决策树在已知类型的客户数据上进行挖掘,按照决策树剪枝程度不同形成不同的决策树并产生规则,利用所生成的不同决策树的规则,对未知类型的客户数据进行分类,然后让Choquet模糊积分对多棵决策树的分类结果进行融合,形成最优判断。采用UCI数据库中German客户信用卡数据集进行验证,实验证明Choquet模糊积分的非线性融合效果优于单棵决策树的分类效果,也优于其他线性融合方法,并且Choquet模糊积分要优于Sugeno模糊积分。
傅玥潘世英王建岭
关键词:数据挖掘决策树CHOQUET模糊积分
共2页<12>
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