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1. 基于多源告警的攻击事件分析

王淳颖, 张驯, 赵金雄, 袁晖, 李方军, 赵博, 朱小琴, 杨凡, 吕世超

计算机应用 2020, 40 (1): 123-128. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071229

摘要（483）

PDF （969KB）（460）

为解决多源告警中的复杂攻击难以被发现的问题，提出一种攻击序列模式挖掘算法。利用正则表达式匹配告警，将多源告警规范化为统一格式。对冗余告警信息进行压缩，利用强关联规则训练得到的规则集聚合同一阶段的告警，有效去除冗余告警，精简告警数量。利用滑动窗口对聚合后的告警进行划分得到候选攻击事件数据集，通过改进的PrefixSpan算法挖掘得到多阶段攻击事件的攻击序列模式。实验结果表明，该算法在不依赖专家知识的前提下，能够准确并高效地分析告警相关性，还原攻击事件中的攻击步骤。相比传统PrefixSpan算法，提出的改进算法的攻击模式挖掘效率提升了48.05%。

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2. 基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法

朱琳王莹刘淑云赵博

计算机应用 2014, 34 (10): 2944-2947. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2944

摘要（236）

PDF （639KB）（379）

针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题，提出了一种对SURF的改进算法，实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法，建立一个二进制分类器，识别出SURF提取的特征点中的关键特征点，并剔除非关键特征点。此外，采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法，实现了图像无缝拼接。实验结果表明，改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性，并且提高了图像配准的效率，加快了图像拼接的速度。

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3. 语音识别技术在英语发音错误矫正中的应用

赵博檀晓红

计算机应用

摘要（1961）

PDF （813KB）（1113）

许多许多计算机辅助英语学习的应用，都忽略了口语的教学，或者缺乏对口语学习结果良好的评估和反馈。对于这一问题，语音识别技术可以从待评价语音与参考模型以及参考语音的相似程度给以评价，作为矫正的依据。该文描述了一个采用语音识别技术的英语口语学习系统。除了通常的发音评分外，提供的矫正还包括基于音素关联和音素识别的错误检测及韵律修正。依据错误类型查询纠正知识库的改进建议，可以及时的给学习者以帮助。实验结果表明，能够纠正有一定基础学习者非故意的多数错误。