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- 基于自适应包标记的通信网络DDoS攻击溯源方法被引量：1
- 2024年
- 常规的通信网络DDoS攻击溯源标记域形式一般为独立结构,溯源识别的范围较小,导致溯源误识率上升,因此,提出基于自适应包标记的通信网络DDoS攻击溯源方法的研究设计。根据当前的溯源测试需求及标准的变化,先进获取源数据,采用多目标的方式,扩大溯源识别的范围,划分多目标自适应包标记域,以此为基础,构建自适应包标记网络DDoS攻击溯源模型,采用域间重构的方式来实现溯源处理。最终的测试结果表明:对比于传统异构溯源图学习通信网络DDoS攻击溯源测试组、传统序列特征提取通信网络DDoS攻击溯源测试组,在设计的自适应包标记中,通信网络DDoS攻击溯源测试组的溯源误识率均在20%以下,说明当前在自适应包标记技术的辅助下,当前所设计的溯源方式效果更佳,误差可控,具有实际的应用效果。
- 曲鹏
- 关键词：自适应包标记通信网络网络攻击DDOS攻击
- 一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法
- 2023年
- 针对众包标记经过标记集成后仍然存在噪声的问题,提出了一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法(Selftraining-based label noise correction,STLNC).STLNC整体分为3个阶段:第1阶段利用过滤器将带集成标记的众包数据集分为噪声集和干净集.第2阶段利用加权密度峰值聚类算法构建数据集中低密度实例指向高密度实例的空间结构关系.第3阶段首先根据发现的空间结构关系设计噪声实例选择策略;然后利用在干净集上训练的集成分类器对选择的噪声实例按照设计的实例纠正策略进行纠正,并将纠正后的实例加入到干净集,再重新训练集成分类器;重复实例选择与纠正过程直到噪声集中所有的实例被纠正;最后用最后一轮训练得到的集成分类器对所有实例进行纠正.在仿真标准数据集和真实众包数据集上的实验结果表明STLNC比其他5种最先进的噪声纠正算法在噪声比和模型质量两个度量指标上表现更优.
- 杨艺蒋良孝蒋良孝
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- 朱抗蒋良孝张文钧杨锦云范亚军徐明星周斌
- 一种基于实例重分配的众包标记集成方法
- 本发明提供了一种基于实例重分配的众包标记集成方法，充分利用众包数据集包含的有效信息，从标记视角和特征视角均挖掘实例的真标，估计实例属于各类别的概率。在标记视角，多噪声标记分布向量表露出众包工作者们对该实例的主观认知倾向。...
- 张瑶蒋良孝张欢程道华马光红侯鹏涛徐浩
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- 文献传递
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