攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特...攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.展开更多
超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大...超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大多数超光谱图像在各个方向上具有非对称的统计特性,所以利用非对称三维小波变换去除图像的谱间和空间冗余.与传统的对称三维小波变换相比,非对称的三维小波变换能够更有效地去除相邻谱段间的冗余.提出了一种改进的3DSPECK(3D set partitioning embedded block)算法——非对称三维集合分裂块算法(asymmetric transform 3DSPECK,简称AT-3DSPECK),并被用于编码变换后的系数.根据变换系数的能量分布特点,三维零块分裂和三维octave子带分裂方法被有效地结合在所提出的AT-3DSPECK算法中.为了优化率失真和加速编码速度,也给出了一种零块优化排序的快速算法.实验测试表明:AT-3DSPECK算法的平均PSNR(peak signal to noise ratio)分别比AT-3DSPIHT(asymmetric transform 3D set partitioning in hierarchical trees)和3DSPECK算法高0.4dB和1.4dB.此外,AT-3DSPECK还具有比零树算法更快的编码速度.展开更多
文摘攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系.针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.
文摘超光谱图像作为一种三维图像,其海量的数据导致在有限带宽信道上传输和存储非常困难,必须对它进行有效的压缩编码.提出了一种基于非对称三维小波变换(3D wavelet transform,简称3DWT)和三维集合块分裂的超光谱遥感图像压缩方法.因为大多数超光谱图像在各个方向上具有非对称的统计特性,所以利用非对称三维小波变换去除图像的谱间和空间冗余.与传统的对称三维小波变换相比,非对称的三维小波变换能够更有效地去除相邻谱段间的冗余.提出了一种改进的3DSPECK(3D set partitioning embedded block)算法——非对称三维集合分裂块算法(asymmetric transform 3DSPECK,简称AT-3DSPECK),并被用于编码变换后的系数.根据变换系数的能量分布特点,三维零块分裂和三维octave子带分裂方法被有效地结合在所提出的AT-3DSPECK算法中.为了优化率失真和加速编码速度,也给出了一种零块优化排序的快速算法.实验测试表明:AT-3DSPECK算法的平均PSNR(peak signal to noise ratio)分别比AT-3DSPIHT(asymmetric transform 3D set partitioning in hierarchical trees)和3DSPECK算法高0.4dB和1.4dB.此外,AT-3DSPECK还具有比零树算法更快的编码速度.
