简介:研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDDCUP1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法。
简介:研究了非结构化P2P网络中两种基本的路由策略和启发式P2P搜索策略,详细分析了非结构化P2P网络中的七种不同的启发式搜索策略,对它们进行比较并论述每种策略的实现机制及其优缺点。
简介:"反服贸协议"运动发端于互联网,形成了大规模的舆情事件,也引起了社会对台湾当局网络舆情治理的关注。文章结合"反服贸协议"在互联网中的舆情构建以及传播,分析了台湾当局的舆情治理过程。研究发现,尽管台湾当局在电子化治理程度以及政治传播方面具有十分丰富的经验,但是,"反服贸协议"运动依然暴露出当局在网络舆情治理中存在严重的问题。