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1. 基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法

李凯, 李洁

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (11): 3104-3112. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021010062

摘要（596）

HTML （39）

PDF （816KB）（218）

针对多分类支持向量机（MSVM）对噪声较强的敏感性、对重采样数据的不稳定性以及泛化性能低等缺陷，将pinball损失函数、样本模糊隶属度以及样本结构信息引入到简化的多分类支持向量机（SimMSVM）算法中，构建了基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法Pin-SFSimMSVM。在人工数据集、UCI数据集以及添加不同比例噪声的UCI数据集上的实验结果显示：所提出的Pin-SFSimMSVM算法与SimMSVM算法相比，准确率均提升了0~5.25个百分点；所提出的算法不仅具有避免多类数据存在不可分区域和计算速度快的优点，而且具有对噪声较好的不敏感性以及对重采样数据的稳定性，同时考虑了不同数据样本在分类时扮演不同角色的事实以及数据中包含的重要先验知识，从而使分类器训练更准确。

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2. 基于精细化残差U-Net的新生儿局灶性脑白质损伤分割模型

刘亚龙, 李洁, 王颖, 仵赛飞, 邹佩

计算机应用 2019, 39 (12): 3456-3461. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019049101

摘要（503）

PDF （1112KB）（315）

针对新生儿局灶性脑白质损伤的病灶区域小而样本差异大导致的检测与分割病灶较为困难的问题，提出一种精细化深度残差U-Net模型，以对病灶进行精细的语义分割。首先，把核磁共振（MRI）图像裁剪成较小的图像块；其次，利用残差U-Net提取出每个图像块不同层次的深度特征；然后，将特征进行融合并输出每个图像块的病灶分布概率图；最后，由全连接条件随机场对拼接后的概率图进行优化得到最终的分割结果。在某合作医院提供的数据集上的评估结果显示，在仅使用T1序列单模态数据的情况下，该模型在分割新生儿局灶性脑白质损伤时，病灶边缘的分割精度得到提高，且模型抗干扰能力较好。该模型的Dice相似性系数达到了62.51%，敏感度达到69.76%，特异性达到99.96%，修正的Hausdorff距离降低到33.67。

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3. 基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法

李洁, 俞研, 吴家顺

计算机应用 2016, 36 (5): 1246-1249. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1246

摘要（785）

PDF （801KB）（638）

针对Web客户端中基于文档对象模型的跨站脚本攻击(DOM XSS)漏洞检测问题,提出一种基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法。通过构造DOM模型和修改Firefox SpiderMonkey脚本引擎,利用动态的、基于bytecode的污点分析方法实现了DOM XSS漏洞的检测。对DOM对象类属性的扩展和SpiderMonkey字符串编码格式的修改可以完成污点数据标记;遍历JavaScript指令代码bytecode的执行路径,获得污点传播路径,实现污点数据集的生成;监控所有可能会触发DOM XSS攻击的输出点,实现DOM XSS漏洞的判定。在此基础上,利用爬虫程序设计并实现了一个互联网DOM XSS漏洞检测系统。实验结果表明,所提算法能有效检测网页存在的DOM XSS漏洞,其检测率可达92%。

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4. 基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法

李洁, 张兆薇

计算机应用 2016, 36 (1): 199-202. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0199

摘要（489）

PDF （747KB）（409）

针对当前网络安全时变性、非线性、预测评估难的现状,提出一种基于和声搜索算法和相关向量机(HS-RVM)的网络安全态势预测方法,以弥补现有预测方法在预测精度方面的不足。在预测过程中,首先对网络安全态势样本集进行归一化处理和相空间重构;然后,通过利用和声搜索(HS)算法搜索相关向量机(RVM)最优的超参数,以得到预测精度和速度都得到提升的网络安全态势预测模型;最后,采用Wilcoxon符号秩检验验证模型预测性能之间的差异性。仿真实例表明,所提预测方法的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.49575和0.02096,预测性能优于改进和声搜索(IHS)算法优化的正则极速学习机(RELM)预测模型和PSO算法优化的支持向量机回归(PSO-SVR)模型,Wilcoxon符号秩检验结果显示预测性能之间具有显著的差异性。所提预测方法能够较为精确描述网络安全态势变化规律,有利于网络管理者及时掌握网络安全态势变化趋势。

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5. 分层自适应的炉内火焰图像显著点提取方法

张晓琳, 崔宁宁, 杨涛, 李洁

计算机应用 2015, 35 (3): 858-862. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.858

摘要（473）

PDF （710KB）（424）

针对锅炉和工业生产中产生的大量炉内火焰图像的特征提取问题,提出一种分层自适应显著点提取方法。首先利用块逆概率差模型将原图像转换为块逆概率差(BDIP)图像。在此基础上,将得到的BDIP图像进行Haar小波变换,利用改进的加权方法计算出二维图像的显著值,然后通过提出的自适应的方法构建一棵非平衡四叉树,树的根节点代表整幅图像的显著值,根据每棵子树的显著值占父节点显著值的比例确定子树的显著点数目。该算法与基于BDIP的和基于Haar小波变换的显著点提取算法对比,实验结果表明,边缘准确率和综合特征检索精度都至少提高了10%和3.5%。结果说明,该算法不仅克服了传统显著点提取时数目过多以及提取点不显著的缺点,同时还避免了显著点的局部聚集。

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6. 基于主成分分析的拒绝服务和网络探测攻击检测

李洁颖邵超

计算机应用 2012, 32 (06): 1620-1622. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01620

摘要（918）

PDF （623KB）（491）

针对拒绝服务和网络探测攻击难以检测的问题，提出了一种新的基于主成分分析的拒绝服务和网络探测攻击检测方法。首先在攻击流量和正常流量数据集上应用主成分分析，得到所有流量数据集的各种不同统计量;然后依据这些统计量构造攻击检测模型。实验表明：该模型检测拒绝服务和网络探测攻击的检测率达到99%；同时能够让受攻击对象在有限的时间内做出反应，减少攻击对服务器的危害程度。