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数据驱动的SDN控制器故障诊断方法
【机 构】
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武汉大学
【出 处】
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武汉大学
【发表日期】
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2021年期
【基金项目】
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其他文献
本文对音频数字水印技术进行了研究,在以下两方面作了创新:水印算法方面,提出了一种基于心理声学模型的小波包域音频数字水印方案;音质评价标准方面,提出了一种基于心理声学模型的音质评价标准.在水印算法方面,根据HAS模型,计算载体音频信号的掩蔽阈值,并利用人耳听觉的临界频率与小波包子带间的相似特性,将DFT域掩蔽阈值映射到小波包域,然后将水印信号嵌入到中低频小波包系数中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.在
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本论文包括如下内容:首先,介绍了数字水印研究的背景,然后,提出了两种数字水印方案:一种是基于人类视觉特性的图像数字水印算法,利用视觉熵对块进行分类的DCT域自适应水印算法,对"不可感知性"和"鲁棒性"两个主要性能进行折衷,该水印算法对常用的图像处理、噪声干扰以及打印扫描处理有很好的鲁棒性;另一种是基于均值量化的DWT域脆弱水印方案,这种水印技术采用了均值量化的方法把数字水印嵌入到图像的离散小波域,
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入侵检测系统的关键在于其安全模式规则的准确性.网络系统中存在大量的审计数据,这些审计数据中含有许多与安全有关的信息.由于这些审计数据非常庞大,因此采用数据挖掘技术从中进行安全模式的提取.该文研究了如何对审计数据进行数据挖掘,描述了全套的步骤.传统的由安全专家手工构造入侵检测规则的方法在新攻击频繁出现的今天越来越暴露其工作量大、响应慢的局限性.利用数据挖掘对海量数据进行挖掘,得出入侵模型后由系统自动
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