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基于機(jī)器學(xué)習(xí)和規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)的主流方法有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的和基于規(guī)則匹配的，前者可以檢測(cè)未知異常流量，后者可以精準(zhǔn)指出攻擊類(lèi)型。結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)，采用混合的方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)置了兩道過(guò)濾器，第一道過(guò)濾器采用流聚類(lèi)算法進(jìn)行初步過(guò)濾，第二道過(guò)濾器采用開(kāi)源工具Suricata進(jìn)行精細(xì)識(shí)別?；贒enStream算法提出了一種可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中異常流量比例變化而動(dòng)態(tài)確定半徑閾值的流聚類(lèi)算法DenStream-DRT，此外，為改進(jìn)Suricata存在無(wú)法識(shí)別未知異常流量的問(wèn)題,提出了基于Apriori的含有效負(fù)載約束規(guī)則的生成算法PCRG-Apriori，最后將基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)Suricata與DenStream-DRT分類(lèi)器進(jìn)行了整合，形成了一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)證明，集成系統(tǒng)在速率和準(zhǔn)確性方面都有較好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：3/3/2025

全過(guò)程學(xué)業(yè)預(yù)警跟蹤評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

傳統(tǒng)的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)通常更多關(guān)注學(xué)生的成績(jī)、考勤等終結(jié)性指標(biāo)，并在這些指標(biāo)達(dá)到特定條件時(shí)觸發(fā)預(yù)警。所研究的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)采用了全過(guò)程化監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，不僅對(duì)學(xué)生的期末成績(jī)、年度考核、出勤等常規(guī)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，還對(duì)學(xué)生的課堂表現(xiàn)、課后作業(yè)、團(tuán)隊(duì)考核、思想政治考核、經(jīng)濟(jì)壓力等進(jìn)行全面跟蹤、分析與評(píng)價(jià)。同時(shí)根據(jù)本科生導(dǎo)師制實(shí)施細(xì)則，發(fā)動(dòng)各導(dǎo)師積極參與到學(xué)業(yè)預(yù)警活動(dòng)中，作為學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的重要指導(dǎo)者，跟蹤和評(píng)估學(xué)生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)，并提供及時(shí)、有效、精準(zhǔn)的學(xué)業(yè)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了從發(fā)出預(yù)警到指導(dǎo)效果的全程、閉環(huán)監(jiān)控。采用粒子群算法（PSO）優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM），并結(jié)合Web與小程序技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全過(guò)程學(xué)業(yè)預(yù)警跟蹤評(píng)價(jià)系統(tǒng)，有效提升了預(yù)警的精準(zhǔn)度和時(shí)效性，填補(bǔ)了傳統(tǒng)學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的不足。該系統(tǒng)對(duì)于提高學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量具有重要意義，同時(shí)也為其他高校的學(xué)業(yè)預(yù)警幫扶系統(tǒng)提供參考。

發(fā)表于：2/20/2025