公开(公告)号：CN107395590A

公开(公告)日：2017-11-24

申请号：CN201710590718.4

申请日：2017-07-19

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈明志 ,  林伟宁 ,  杨小权 ,  郑绍华 ,  刘川葆 ,  李光耀 ,  康年华 ,  林诗洁

IPC: H04L29/06 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和随机森林分类的入侵检测方法，其实现步骤为：（1）从入侵检测数据集中选取训练样本集和测试样本集；（2）通过PCA算法对训练样本集X进行特征降维处理，得到新的低维样本集合X’；（3）对于新的低维样本集合X’，通过给定随机森林中决策树的数量t，从低维样本集合X’中有放回地抽取N个子集，每颗决策树都对N个子集进行训练，最终得到一个随机森林分类器；（4）将测试样本集输入随机森林分类器，得到测试样本集的最终入侵检测结果。本发明使用先降维后分类的思想，对数据先进行特征降维然后再进行分类，与普通的基于机器学习入侵检测技术相比，本发明提出的入侵检测方法可有效提高检测的准确性。

公开(公告)号：CN107395590B

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201710590718.4

申请日：2017-07-19

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈明志 ,  林伟宁 ,  杨小权 ,  郑绍华 ,  刘川葆 ,  李光耀 ,  康年华 ,  林诗洁

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于PCA和随机森林分类的入侵检测方法，其实现步骤为：（1）从入侵检测数据集中选取训练样本集和测试样本集；（2）通过PCA算法对训练样本集X进行特征降维处理，得到新的低维样本集合X’；（3）对于新的低维样本集合X’，通过给定随机森林中决策树的数量t，从低维样本集合X’中有放回地抽取N个子集，每颗决策树都对N个子集进行训练，最终得到一个随机森林分类器；（4）将测试样本集输入随机森林分类器，得到测试样本集的最终入侵检测结果。本发明使用先降维后分类的思想，对数据先进行特征降维然后再进行分类，与普通的基于机器学习入侵检测技术相比，本发明提出的入侵检测方法可有效提高检测的准确性。

公开(公告)号：CN104066060A

公开(公告)日：2014-09-24

申请号：CN201410289664.4

申请日：2014-06-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈明志 ,  李园园 ,  钟玲 ,  查昊迅 ,  贾福运 ,  吴青山 ,  吴迪鹏 ,  杨小权 ,  肖传奇

IPC: H04W4/12 ,  H04W12/06 ,  H04W88/02

Abstract: 本发明涉及一种移动终端即时通信的消息阅时保护与阅后即焚实现方法，在移动终端上安装敏感消息安全保护模块，其工作原理为：1、移动终端A将敏感消息标记为“阅时保护与阅后即焚”消息，发送给移动终端B；2、移动终端B收到该消息后，启动安全阅读机制，进行全程保护：1）在屏幕提醒用户收到消息，消息以加密方式存储，阅读时需要输入密码；2）使用小窗口横向滚动显示消息、降低刷新频率、增加纵向滚动波纹等方式防止消息被偷窥或拍照；屏幕锁定禁止屏幕截图，禁止转发、拷贝与复制等按钮功能来防范消息传播与留存；3）消息被阅读后，将被自动彻底焚毁。该方法有效防止敏感消息在移动终端上的被偷窥、泄漏和传播，提高即时通信内容安全。