根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Im-mune System Model).该模型由不同的代理构成,各代理模拟不同的免疫细胞的功能,通过相互协作,区分系统中的“自我”、“非我”,并消除“非...根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Im-mune System Model).该模型由不同的代理构成,各代理模拟不同的免疫细胞的功能,通过相互协作,区分系统中的“自我”、“非我”,并消除“非我”。展开更多
根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Immune System Model )。GECISM的NFA(Non-deterministic Finite Automaton )模型精确定义了GECISM的属性和特征,为GECISM的性能分析、系统测...根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Immune System Model )。GECISM的NFA(Non-deterministic Finite Automaton )模型精确定义了GECISM的属性和特征,为GECISM的性能分析、系统测试提供了理论 基础。展开更多
GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算...GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从“自我”集和“非我”集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则.这些规则反映了“自我”和“非我”的内在特征,是GECISM进行“非我”检测的依据.展开更多
为了解决传统事件相似度计算方法在TDT(topic detection and tracking)领域计算同一话题下事件相似度时存在不够精确的问题,根据模板知识提出了一种新的基于话题的事件相似度计算方法。该方法综合考虑了事件的内容相似度、事件和话题的...为了解决传统事件相似度计算方法在TDT(topic detection and tracking)领域计算同一话题下事件相似度时存在不够精确的问题,根据模板知识提出了一种新的基于话题的事件相似度计算方法。该方法综合考虑了事件的内容相似度、事件和话题的相似度、事件的时间相似度。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能更准确地判断出同一话题下的事件相似性。展开更多
文摘根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Immune System Model )。GECISM的NFA(Non-deterministic Finite Automaton )模型精确定义了GECISM的属性和特征,为GECISM的性能分析、系统测试提供了理论 基础。
文摘GECISM(GEneral Computer Immune System Model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则是GECISM的一个重要研究内容.改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从“自我”集和“非我”集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则.这些规则反映了“自我”和“非我”的内在特征,是GECISM进行“非我”检测的依据.
文摘为了解决传统事件相似度计算方法在TDT(topic detection and tracking)领域计算同一话题下事件相似度时存在不够精确的问题,根据模板知识提出了一种新的基于话题的事件相似度计算方法。该方法综合考虑了事件的内容相似度、事件和话题的相似度、事件的时间相似度。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能更准确地判断出同一话题下的事件相似性。
