为了减少传统渗透测试中人力资源投入的浪费，摆脱测试过程中对测试者专业技能的依赖，提高测试效率，缩短测试周期，完善测试结果，设计并实现了一种基于SNMP、多源漏洞库以及基于NASL插件的自动化渗透测试系统。该系统完全可以实现对被测网络及设备的信息探测、漏洞评估、渗透攻击和报告生成，可以自动完成渗透测试而不依赖于测试人员的知识经验，可以明显提高渗透测试的效率及其方便性、完整性和准确性。
2021-11-07 22:00:56
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选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.
2021-10-21 10:06:44
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物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.
2021-10-18 20:49:42
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在多源威胁情报收集过程中，由于存在数据价值密度低、情报重复度高、失效时间快等问题，情报中心难以对海量情报数据做出科学决策。针对上述问题，提出一种基于机器学习的多源威胁情报质量评价方法。首先基于标准情报格式，设计了一套多源情报数据标准化流程；其次，针对情报数据的特点，分别从情报来源、情报内容、活跃周期、黑名单库匹配程度4个维度提取特征作为评估情报质量的依据；然后针对提取的特征编码，设计了一套基于深度神经网络算法和 Softmax 分类器的情报质量评价模型，并利用反向误差传播算法最小化重构误差；最后根据2 000条开源已标注样本数据，利用K折交叉验证法对模型进行验证，得到了平均91.37%的宏查准率和84.89%的宏查全率，为多源威胁情报质量评估提供借鉴和参考。
2021-10-18 14:37:09
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