导读:本文包含了关联检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:固件安全,漏洞关联,SVM,二分图匹配
关联检测论文文献综述
林红[1]（2018）在《跨平台固件漏洞关联检测算法研究》一文中研究指出随着物联网的发展,越来越多的物理设备接入到了互联网中,设备固件的安全问题也日益严重。其中,固件漏洞关联检测是固件安全的一个很重要的方面,特别是在跨平台的应用场景中,如果能利用已知平台下的已知漏洞去检测其他平台下的同源漏洞,那么将有助于减小已知固件漏洞对设备所造成的不良影响,这对固件的安全防护也是十分有意义的。本文主要是在现有二阶段跨平台漏洞关联检测算法discovRE的基础上对跨平台的固件漏洞关联检测算法进行研究和改进,主要工作以及贡献如下:1)提出了一种基于kNN-SVM-BM的叁阶段跨平台固件漏洞关联检测算法,对现有算法discovRE的整体效率进行了改进。不同于discovRE的二阶段,该算法分为叁个阶段,其通过在函数粗筛选阶段之后增加一个函数细筛选阶段,减少了精确匹配阶段所需要计算的候选函数个数,从而对算法的整体效率进行了更进一步的提高。实验表明,该算法以少量筛选准确率为代价换取了算法整体效率的提高。另外,在本文的测试数据集上,该算法精确匹配阶段所使用的基于属性控制流图的二分图匹配算法相比于discovRE中的MCS算法来说,有着更好的检测效果。2)提出了一种基于加权kNN-BM的二阶段跨平台固件漏洞关联检测算法,对现有算法discovRE筛选阶段的准确率进行了改进。该算法和discovRE一样分为两个阶段,其主要思想是在第一个阶段中针对欧氏距离度量方式的不足,分别利用加权欧氏距离和加权马氏距离来对kNN进行改进。实验表明,基于加权kNN-BM的二阶段跨平台固件漏洞关联检测算法能够在不影响整体效率的前提下提高筛选阶段的准确率。3)提出了一种基于加权kNN-SVM-BM的叁阶段跨平台固件漏洞关联检测算法,对现有算法discovRE的筛选准确率和整体效率同时进行了改进。该算法主要是在前面两种算法的基础上,综合考虑效率和筛选准确率的问题,将加权的kNN用于叁阶段的跨平台固件漏洞关联检测算法中。实验表明,基于加权kNNSVM-BM的叁阶段跨平台固件漏洞关联检测算法能够同时提高discovRE的筛选准确率以及算法的整体效率。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2018-03-01）
庞海杰,刘春强[2]（2015）在《语义环境下的多维度微博舆情信息关联检测方法》一文中研究指出针对微博舆情信息的特点,提出基于语义理解的微博舆情信息关联检测方法。从舆情信息表示模型和舆情信息相关度计算方法两个方面展开研究。在信息表示方面,使用微博的评论信息扩充微博信息以期较好地应对数据稀疏现象,基于同义词词林来计算词汇相似度,以应对微博草根性带来的问题,将微博舆情信息表示成多个向量空间模型。在相关性计算方面,提出多维度相关性计算方法。实验证明,所提出的方法对关联检测的准确率和召回率都有较好的提升。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
翟东海,崔静静,聂洪玉,杜佳[3]（2015）在《基于语义相似度的话题关联检测方法》一文中研究指出为有效识别任意两篇报道的相似性,提出了一种基于语义相似度的话题关联检测算法.该算法首先通过计算特征词之间的相对熵作为两篇报道中特征词之间的语义相似度;其次,通过计算平均语义相似度获得特征词和报道之间的关联度;最后,结合特征词在语料库中的TF-IF(term frequency-inverse document frequency)权重计算两篇报道之间的关联度,实现报道之间的关联度检测.本文提出的方法与现有的向量空间模型方法和仅依赖于平均点互信息的方法进行了比较,并通过TDT4中文语料进行测评,结果表明,基于语义相似度的关联检测方法能够更好地利用文本的语境信息,提高了现有检测系统的性能,其最小DET(detection error tradeoff)代价降低了3%.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2015年03期）
邵明礼,温永强,张红刚,李建勋[4]（2014）在《带有可信度的红外弱小点目标关联检测及性能分析》一文中研究指出对红外序列图像中运动弱小点目标的关联检测问题进行了研究。在多假设检测的基础上采用"K/N"规则检测算法,并引入带有可信度信息的判决融合,其中,可信度取自噪声概率分布函数。该方法把多假设检测与"K/N"规则检测算法有机地结合起来,克服了多假设检测运算量大,难以实时处理的缺点。引入可信度信息避免了当序列图像中某帧突然出现一个强的噪声脉冲时,使得穿越该点的可能轨迹的统计量增大,导致算法判断为出现多个虚假目标的情况。对信噪比较小的点目标,特别是在有个别帧点目标被云层完全遮挡住的情况下,该方法仍然有很高的检测概率;最后,从理论上详细分析了该方法的检测性能。理论分析和实测数据结果有效地验证了检测算法的可行性。(本文来源于《电光与控制》期刊2014年08期）
杨玉珍,刘培玉,费绍栋,张成功[5]（2014）在《融合扩展信息瓶颈理论的话题关联检测方法研究》一文中研究指出话题关联检测的关键任务在于判断给定报道对是否属于同一话题.现有判断方法往往忽略种子事件与其直接相关事件之间的层次关系.为此,通过分析报道内部语义分布规律及篇章结构,并依据语义分布规则,利用语义分布规律改进信息瓶颈(Information bottleneck,IB)算法,用于子话题逻辑语义单元的划分,并利用这些逻辑语义单元表示报道,进行话题关联检测.实验证明该方法有较快的收敛速度,并在一定程度上提高了系统性能.(本文来源于《自动化学报》期刊2014年03期）
田威,王钺,山秀明,杨健[6]（2013）在《基于系统误差估计残差的错误关联检测方法》一文中研究指出在多传感器数据融合系统中,航迹关联是后续融合处理的基础。由于随机噪声、系统误差以及虚警漏报的干扰,航迹关联结果中常常包含错误关联,错误关联对后续融合处理的影响是灾难性的。目前尚缺乏一种有效的错误关联检测手段。根据系统误差估计与航迹关联相耦合的特点,提出了利用系统误差估计残差来对错误关联进行检测的高斯检测器和卡方检测器。仿真实验表明,所提两种检测器能够有效地检测错误关联,具备良好的实际应用前景。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2013年10期）
李博,沃天宇,胡春明,李建欣,王颖[7]（2013）在《基于VMM的操作系统隐藏对象关联检测技术》一文中研究指出恶意软件通过隐藏自身行为来逃避安全监控程序的检测.当前的安全监控程序通常位于操作系统内部,难以有效检测恶意软件,特别是内核级恶意软件的隐藏行为.针对现有方法中存在的不足,提出了基于虚拟机监控器(virtual machine monitor,简称VMM)的操作系统隐藏对象关联检测方法,并设计和实现了相应的检测系统vDetector.采用隐式和显式相结合的方式建立操作系统对象的多个视图,通过对比多视图间的差异性来识别隐藏对象,支持对进程、文件及网络连接这3种隐藏对象的检测,并基于操作系统语义建立隐藏对象间的关联关系以识别完整攻击路径.在KVM虚拟化平台上实现了vDetector的系统原型,并通过实验评测vDetector的有效性和性能.结果表明,vDetector能够有效检测出客户操作系统(guest OS)中的隐藏对象,且性能开销在合理范围内.(本文来源于《软件学报》期刊2013年02期）
宋杰,高亮,鲍伟,沈冰,马爱清[8]（2012）在《基于协同测试系统的智能变电站GOOSE虚端子关联检测研究》一文中研究指出GOOSE虚端子概念的提出有助于在传统变电站二次系统的基础上去理解智能变电站SCD(Substation Configuration Description)配置方法。针对智能变电站GOOSE虚端子技术的特点,提出并开发了在线协同检验与调试各种基于IEC61850智能继电保护装置的软件测试系统,本系统能够导入不同制造商IED的CID(Configured IED Description)文件模拟实际继电保护装置外部动作行为。详述了运用协同测试系统对GOOSE虚端子关联进行检测的方法,通过在220kV泸定变智能站集成测试环节中的验证试验表明了本方案的可行性与有效性,具有广阔的应用前景。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2012年24期）
庞海杰[9]（2012）在《基于动态共现的中文话题关联检测》一文中研究指出话题关联检测是话题检测与跟踪的一项子任务,是判断随机抽取的两篇新闻报道是否讨论同一个话题的技术。受词语共现模型的启发,结合话题关联检测的特点,提出了词语间的动态同现关系,实现了基于动态共现关系的报道相似度计算方法;探讨了相似度计算方法在中文话题关联检测中的应用。通过实验可知,动态共现关系可以在一定程度上反映报道的语义信息,相似度计算方法很好地改善了中文话题关联检测系统的性能,取得了不错的效果。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2012年03期）
姚睿,张艳宁,杨涛,段锋[10]（2012）在《基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标》一文中研究指出为了实现高效自动目标检测,提出了一种可用于低信噪比条件下的空间可见光弱小目标检测算法。首先,建立空间光学图像模型,利用恒虚警率(CFAR)方法确定分割系数对单帧图像背景进行分割;然后,基于恒星结构稳定特性构建距离特征空间,并针对特征空间构造分类准则函数,使用迭代最优化分类方法提取出候选目标点;最后,依据目标运动轨迹的连续性建立空间目标轨迹关联、合并以及虚假目标轨迹删除规则,进行轨迹处理,实现空间可见光弱小目标的检测。文中还提出了单帧检测率、虚警率与序列检测率、虚警率相结合的评价方法。实验结果表明:在低信噪比条件下(SNR≤3),得到的序列检测率达到96.02%以上,序列虚警率达到4.4%以下。该方法在低信噪比条件下显着提高了目标检测率,并有效抑制了虚警。(本文来源于《光学精密工程》期刊2012年01期）
关联检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对微博舆情信息的特点,提出基于语义理解的微博舆情信息关联检测方法。从舆情信息表示模型和舆情信息相关度计算方法两个方面展开研究。在信息表示方面,使用微博的评论信息扩充微博信息以期较好地应对数据稀疏现象,基于同义词词林来计算词汇相似度,以应对微博草根性带来的问题,将微博舆情信息表示成多个向量空间模型。在相关性计算方面,提出多维度相关性计算方法。实验证明,所提出的方法对关联检测的准确率和召回率都有较好的提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
关联检测论文参考文献
[1].林红.跨平台固件漏洞关联检测算法研究[D].武汉理工大学.2018
[2].庞海杰,刘春强.语义环境下的多维度微博舆情信息关联检测方法[J].山东科技大学学报(自然科学版).2015
[3].翟东海,崔静静,聂洪玉,杜佳.基于语义相似度的话题关联检测方法[J].西南交通大学学报.2015
[4].邵明礼,温永强,张红刚,李建勋.带有可信度的红外弱小点目标关联检测及性能分析[J].电光与控制.2014
[5].杨玉珍,刘培玉,费绍栋,张成功.融合扩展信息瓶颈理论的话题关联检测方法研究[J].自动化学报.2014
[6].田威,王钺,山秀明,杨健.基于系统误差估计残差的错误关联检测方法[J].系统工程与电子技术.2013
[7].李博,沃天宇,胡春明,李建欣,王颖.基于VMM的操作系统隐藏对象关联检测技术[J].软件学报.2013
[8].宋杰,高亮,鲍伟,沈冰,马爱清.基于协同测试系统的智能变电站GOOSE虚端子关联检测研究[J].电力系统保护与控制.2012
[9].庞海杰.基于动态共现的中文话题关联检测[J].计算机应用与软件.2012
[10].姚睿,张艳宁,杨涛,段锋.基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标[J].光学精密工程.2012