基于机器学习的移动自组织网络入侵检测方法

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移动自组织网络是由无线移动节点组成的复杂分布式通信系统。研究了移动自组织网络的入侵检测问题,采用了一种新型的基于机器学习算法的异常入侵检测方法。该方法获取正常事件的内部特征的相互关系模式,并将该模式作为轮廓检测异常事件。在Ad-hoc按需距离向量协议上实现了该方法,并在网络仿真软件QualNet中对其进行了评估。
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模型检测的一个主要方法是构建线性与时序逻辑(LTL)公式φ的否定形式等价的B櫣chi自动机Aφ和系统模型M的正交积,并检测正交积的可接受语言是否为空。通过对GeneralizedB櫣chi自动机进行化简,可以减小自动机的状态空间,从而提高模型检测的效率。根据所提出的方法设计并实现的基于LTL和Petri网进行模型检测的工具包,可以有效地对基于Petri网表示的系统模型进行模型检测。
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基于目标驱动方法,提出了扩展关系和实现标度等概念,在此基础上对传统目标驱动方法加以改进,使Agent能够充分利用先前规划所取得的成果,指导规划的制定与修改,从而提高了传统目标驱动方法的策略性。改进后的方法在网络入侵检测、战争、博弈游戏等领域都有很好的应用前景。
根据色彩学的基本理论与城市色彩规划设计的原则,作者对株洲市三个区域20个住宅小区的环境色彩进行了色彩调查,得到住宅小区构筑物之间色彩运用的规律,并提出住宅小区环境色彩作