基于自编码网络的入侵检测算法，钟诗航，辛阳，由于入侵检测的特殊性，传统的机器学习算法无法获得良好的泛化性能，而复杂的深度学习算法由于数据集的限制，容易出现过拟合现象

针对现有消息推送技术应用于无线网络信号不稳定的环境中容易导致消息丢失这一问题，以电力生产领域的移动应用为例，提出基于Openfire推送服务的消息防丢失机制，即在现有的消息推送架构中增加消息管理服务器并设计消息队列与回执机制．仿真实验与实际应用结果均证明该机制具有较高的鲁棒性与有效性．第2期 刘聪睿,等:基于 Openfire推送服务的消息防丢失机制 223 执机制 业务系统 Openfile 客户端 2.1加入防丢失机制后的推送架构 为解决消息在推送过程中的丢失问题, 建立 Openfile长

Netcap （NETwork CAPture）框架将网络数据包流有效地转换为代表特定协议或自定义抽象的平台中立的类型安全的结构化审核记录。 这些审核记录可以存储在磁盘上，也可以通过网络交换，非常适合作为机器学习算法的数据源。 由于不可信输入的解析可能很危险，而网络数据也可能是恶意的，因此以提供垃圾回收内存安全运行时的编程语言执行了实现。 它是为我的本科论文中的一系列实验开发的：基于安全和可扩展的基于异常的网络入侵检测的实现和评估。 我在巴伐利亚科学与人文学院莱布尼兹超级计算中心的演讲幻灯片可

传感器与网络技术的迅猛发展促进了信息物理系统的发展与应用.而传统网络系统的入侵检测技术已经发展成熟,信息物理系统(CPS)可以在借鉴传统网络系统入侵检测技术的基础上,结合自身特性进行改进.针对CPS所处地理位置复杂及网络传输不可靠导致的检测鲁棒性不高的问题,提出基于稀疏降噪自编码网络(SDAE)的入侵检测算法;同时,考虑到CPS对模型适应性及推广性的需求,将基于差分变换的头脑风暴优化算法(DBSO)与改进的自编码网络相结合,形成基于DBSO优化SDAE(DBSO-SDAE)的检测算法.该算法具有