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公开(公告)号：CN103065029A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201110319228.3
申请日：2011-10-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于肿瘤检测的基因选择方法，按下列步骤进行：预处理模块对初始输入样本进行预处理，生成候选基因集合；基因权值评估模块对候选基因集合中的每个基因赋予相同的权值，进入基因选择流程；基因选择模块计算每个基因的优先级，选择具有最高优先级的基因作为最新选择基因，并将其加入最优基因集合；相关性分析模块根据最新选择基因计算候选基因集合中的每个基因的权值的调整系数；基因权值评估模块根据调整系数对基因的权值进行调整，并继续进行基因选择流程；选择结束后，输出最优基因集合给分类器。本发明能够挑选出与肿瘤相关的最优基因集合用于诊断，更符合实际情况，满足高精度的肿瘤诊断的需求。
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公开(公告)号：CN102882893A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210421489.0
申请日：2012-10-30
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于黑板结构的用于多步网络入侵检测的警报协同系统，所采用的方法是：构建了基于黑板结构的警报协同系统，将各个入侵检测系统的警报和规则变换后存储到系统中，综合考虑规则的威胁度和可信度对网络的影响，从而协同宏观上网络中的流量异常信息与微观上主机的可疑行为信息，对网络攻击行为进行准确判断。本发明提出了冲突消减方法，通过计算不同攻击行为对网络的威胁度和各个入侵检测系统警报的可信度，优先选择出最需要处理的警报。
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公开(公告)号：CN101808020B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN201010149604.4
申请日：2010-04-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于不完全信息动态博弈的入侵响应决策方法，所采用的方法是：构建了基于不完全信息动态博弈的入侵响应决策模型，将博弈理论思想引入到入侵响应的决策阶段，考虑入侵响应代价及入侵检测系统的误报率、漏报率等因素对入侵响应的影响，平衡响应的负面影响和攻击造成的损失，并加强对攻击者策略的预测及应对能力，提高响应效率。本发明提出了攻防成本-收益评估方法，用以计算攻防双方代价收益，进而构建攻防双方动态博弈模型，通过求解攻防双方动态博弈模型的精炼贝叶斯均衡，得到防御者的最优响应策略。
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公开(公告)号：CN101808020A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010149604.4
申请日：2010-04-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于不完全信息动态博弈的入侵响应决策方法，所采用的方法是：构建了基于不完全信息动态博弈的入侵响应决策模型，将博弈理论思想引入到入侵响应的决策阶段，考虑入侵响应代价及入侵检测系统的误报率、漏报率等因素对入侵响应的影响，平衡响应的负面影响和攻击造成的损失，并加强对攻击者策略的预测及应对能力，提高响应效率。本发明提出了攻防成本-收益评估方法，用以计算攻防双方代价收益，进而构建攻防双方动态博弈模型，通过求解攻防双方动态博弈模型的精炼贝叶斯均衡，得到防御者的最优响应策略。
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