随着分布式电源(distributed generation,DG)的容量变化,微电网原有的供电结构发生改变,使得潮流大小、方向和功率结构发生变化,对快速检测和定位微电网中的短路故障区域提出了挑战。在MATLAB/Simulink中搭建低压交流微电网模型;通过高...随着分布式电源(distributed generation,DG)的容量变化,微电网原有的供电结构发生改变,使得潮流大小、方向和功率结构发生变化,对快速检测和定位微电网中的短路故障区域提出了挑战。在MATLAB/Simulink中搭建低压交流微电网模型;通过高尺度小波能量谱算法对微电网与大电网公共连接点(point of common coupling,PCC)处检测到的电流进行分解,提取适应不同容量情况的短路故障特征值,实现了不同容量下微电网短路故障的早期检测;利用小波能量谱特征结合基于正交最小二乘法(orthogonal least square,OLS)的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络算法提出一种适用于不同容量微电网的短路故障区域定位方法,并进行仿真验证;在此基础上设计并网模式微电网短路故障保护硬件系统,并进行实验验证。结果表明,所设计的保护系统能够快速、准确地同时实现并网模式下交流微电网短路故障的早期检测与区域定位。展开更多
加密型勒索软件通过加密用户文件来勒索赎金.现有的基于第一条加密应用编程接口(Application Programming Interface,API)的早期检测方法无法在勒索软件执行加密行为前将其检出.由于不同家族的勒索软件开始执行其加密行为的时刻各不相同...加密型勒索软件通过加密用户文件来勒索赎金.现有的基于第一条加密应用编程接口(Application Programming Interface,API)的早期检测方法无法在勒索软件执行加密行为前将其检出.由于不同家族的勒索软件开始执行其加密行为的时刻各不相同,现有的基于固定时间阈值的早期检测方法仅能将少量勒索软件在其执行加密行为前准确检出.为进一步提升勒索软件检测的及时性,本文在分析多款勒索软件运行初期调用动态链接库(Dynamic Link Library,DLL)和API行为的基础上,提出了一个表征软件从开始运行到首次调用加密相关DLL之间的时间段的概念——运行初始阶段(Initial Phase of Operation,IPO),并提出了一个以软件在IPO内产生的API序列为检测对象的勒索软件早期检测方法,即基于API潜在语义的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method based on API Latent Semantics,REDMALS).REDMALS采集IPO内的API序列后,采用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法以及潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)算法对采集的API序列生成特征向量及提取潜在的语义结构,再运用机器学习算法构建检测模型用于勒索软件检测.实验结果显示运用随机森林算法的REDMALS在构建的变种测试集和未知测试集上可分别获得97.7%、96.0%的准确率,且两个测试集中83%和76%的勒索软件样本可在其执行加密行为前被检出.展开更多
挖矿恶意软件会损害系统安全,缩减硬件寿命,以及造成大量电力消耗,实施对挖矿恶意软件的早期检测以及时阻止其损害对于维护系统安全至关重要。现有的基于动态分析的挖矿恶意软件早期检测方法未能兼顾检测的及时性和准确率。为及时且准...挖矿恶意软件会损害系统安全,缩减硬件寿命,以及造成大量电力消耗,实施对挖矿恶意软件的早期检测以及时阻止其损害对于维护系统安全至关重要。现有的基于动态分析的挖矿恶意软件早期检测方法未能兼顾检测的及时性和准确率。为及时且准确地检测挖矿恶意软件,将挖矿恶意软件运行初期所调用的一定长度的API(application programming interface)名称、API操作类别和调用API的DLL(dynamic link library)进行融合以更充分地描述其在运行初期的行为信息,提出AECD(API embedding based on category and DLL)词嵌入方法并进一步提出基于AECD词嵌入的挖矿恶意软件早期检测方法(CEDMA)。CEDMA以软件在运行初期所调用的一定长度的API序列为检测对象,使用AECD词嵌入和TextCNN(text convolutional neural network)建立检测模型来实施对挖矿恶意软件的早期检测。实验结果显示,CEDMA以软件运行后首次调用的长度为3000的API序列作为输入时,可分别以98.21%、96.76%的Accuracy值检测实验中已知和未知的挖矿恶意软件样本。展开更多
挖矿恶意软件是一种隐匿在受害主机中,在未经用户许可的情况下使用系统资源挖掘加密货币的恶意软件,其不仅影响计算机系统的正常运行也会危害系统安全.目前基于动态分析的挖矿恶意软件检测方法主要以挖矿恶意软件的工作量证明行为为检...挖矿恶意软件是一种隐匿在受害主机中,在未经用户许可的情况下使用系统资源挖掘加密货币的恶意软件,其不仅影响计算机系统的正常运行也会危害系统安全.目前基于动态分析的挖矿恶意软件检测方法主要以挖矿恶意软件的工作量证明行为为检测对象,难以实现对此类软件的及时检测.针对上述问题,通过分析挖矿恶意软件的运行过程,发现挖矿恶意软件在建立网络连接前行为多样,由此提出“挖矿软件行为多样期(Behavioral Diversity Period of Cryptominer,BDP)”的概念并进一步提出面向行为多样期的挖矿恶意软件早期检测方法(Cryptomining Malware Early Detection Method in Behavioral Diversity Period,CEDMB). CEDMB使用n-gram模型和TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法从BDP内的API(Application Programming Interface)序列中提取特征以训练检测模型.实验结果显示,CEDMB使用随机森林算法时可以在软件开始运行后10 s内以96.55%的F1-score值判别其是良性软件还是挖矿恶意软件.展开更多
近年来,勒索软件的活跃度高居不下,给社会造成了严重的经济损失。文件一旦被勒索软件加密后将难以恢复,因此如何及时且准确地检测出勒索软件成为了当前的研究热点。为了提升勒索软件检测的及时性和准确性,在分析多种勒索软件家族与良性...近年来,勒索软件的活跃度高居不下,给社会造成了严重的经济损失。文件一旦被勒索软件加密后将难以恢复,因此如何及时且准确地检测出勒索软件成为了当前的研究热点。为了提升勒索软件检测的及时性和准确性,在分析多种勒索软件家族与良性软件运行初期行为的基础上,提出了一种基于深度学习的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method Based on Deep Learning,REDMDL)。REDMDL以软件运行初期所调用的一定长度的应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)序列为输入,结合词向量和位置向量对API序列进行向量化表征,再构建深度卷积网络与长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory,CNN-LSTM)相结合的神经网络模型,来实现对勒索软件的早期检测。实验结果显示,REDMDL能够在一个软件运行后数秒内高准确率地判定其是勒索软件还是良性软件。展开更多
在传统真菌孢子计数法的基础上,为消除样品自身携带真菌孢子的干扰,通过对样品检测浓度设限,建立了一个储粮真菌危害早期检测方法——危害真菌孢子计数法。方法操作为样品用水提取,过滤,滤液于显微镜下进行真菌孢子计数。在本试验中对...在传统真菌孢子计数法的基础上,为消除样品自身携带真菌孢子的干扰,通过对样品检测浓度设限,建立了一个储粮真菌危害早期检测方法——危害真菌孢子计数法。方法操作为样品用水提取,过滤,滤液于显微镜下进行真菌孢子计数。在本试验中对样品前处理条件进行了优化,最佳样品提取条件,称样量为10 g,提取时间为1 m in,滤网孔径为300目;对不同感染水平的小麦、稻谷样品进行了重复性试验（n=8）,相对标准偏差（RSD%）范围在8.2%~31.4%;与平板菌落计数法比较,相关系数r2=0.847 9,显示出两者具有良好的相关性。本方法可用于储粮真菌危害的早期检测。展开更多
文摘随着分布式电源(distributed generation,DG)的容量变化,微电网原有的供电结构发生改变,使得潮流大小、方向和功率结构发生变化,对快速检测和定位微电网中的短路故障区域提出了挑战。在MATLAB/Simulink中搭建低压交流微电网模型;通过高尺度小波能量谱算法对微电网与大电网公共连接点(point of common coupling,PCC)处检测到的电流进行分解,提取适应不同容量情况的短路故障特征值,实现了不同容量下微电网短路故障的早期检测;利用小波能量谱特征结合基于正交最小二乘法(orthogonal least square,OLS)的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络算法提出一种适用于不同容量微电网的短路故障区域定位方法,并进行仿真验证;在此基础上设计并网模式微电网短路故障保护硬件系统,并进行实验验证。结果表明,所设计的保护系统能够快速、准确地同时实现并网模式下交流微电网短路故障的早期检测与区域定位。
文摘加密型勒索软件通过加密用户文件来勒索赎金.现有的基于第一条加密应用编程接口(Application Programming Interface,API)的早期检测方法无法在勒索软件执行加密行为前将其检出.由于不同家族的勒索软件开始执行其加密行为的时刻各不相同,现有的基于固定时间阈值的早期检测方法仅能将少量勒索软件在其执行加密行为前准确检出.为进一步提升勒索软件检测的及时性,本文在分析多款勒索软件运行初期调用动态链接库(Dynamic Link Library,DLL)和API行为的基础上,提出了一个表征软件从开始运行到首次调用加密相关DLL之间的时间段的概念——运行初始阶段(Initial Phase of Operation,IPO),并提出了一个以软件在IPO内产生的API序列为检测对象的勒索软件早期检测方法,即基于API潜在语义的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method based on API Latent Semantics,REDMALS).REDMALS采集IPO内的API序列后,采用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法以及潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)算法对采集的API序列生成特征向量及提取潜在的语义结构,再运用机器学习算法构建检测模型用于勒索软件检测.实验结果显示运用随机森林算法的REDMALS在构建的变种测试集和未知测试集上可分别获得97.7%、96.0%的准确率,且两个测试集中83%和76%的勒索软件样本可在其执行加密行为前被检出.
文摘挖矿恶意软件会损害系统安全,缩减硬件寿命,以及造成大量电力消耗,实施对挖矿恶意软件的早期检测以及时阻止其损害对于维护系统安全至关重要。现有的基于动态分析的挖矿恶意软件早期检测方法未能兼顾检测的及时性和准确率。为及时且准确地检测挖矿恶意软件,将挖矿恶意软件运行初期所调用的一定长度的API(application programming interface)名称、API操作类别和调用API的DLL(dynamic link library)进行融合以更充分地描述其在运行初期的行为信息,提出AECD(API embedding based on category and DLL)词嵌入方法并进一步提出基于AECD词嵌入的挖矿恶意软件早期检测方法(CEDMA)。CEDMA以软件在运行初期所调用的一定长度的API序列为检测对象,使用AECD词嵌入和TextCNN(text convolutional neural network)建立检测模型来实施对挖矿恶意软件的早期检测。实验结果显示,CEDMA以软件运行后首次调用的长度为3000的API序列作为输入时,可分别以98.21%、96.76%的Accuracy值检测实验中已知和未知的挖矿恶意软件样本。
文摘挖矿恶意软件是一种隐匿在受害主机中,在未经用户许可的情况下使用系统资源挖掘加密货币的恶意软件,其不仅影响计算机系统的正常运行也会危害系统安全.目前基于动态分析的挖矿恶意软件检测方法主要以挖矿恶意软件的工作量证明行为为检测对象,难以实现对此类软件的及时检测.针对上述问题,通过分析挖矿恶意软件的运行过程,发现挖矿恶意软件在建立网络连接前行为多样,由此提出“挖矿软件行为多样期(Behavioral Diversity Period of Cryptominer,BDP)”的概念并进一步提出面向行为多样期的挖矿恶意软件早期检测方法(Cryptomining Malware Early Detection Method in Behavioral Diversity Period,CEDMB). CEDMB使用n-gram模型和TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法从BDP内的API(Application Programming Interface)序列中提取特征以训练检测模型.实验结果显示,CEDMB使用随机森林算法时可以在软件开始运行后10 s内以96.55%的F1-score值判别其是良性软件还是挖矿恶意软件.
文摘近年来,勒索软件的活跃度高居不下,给社会造成了严重的经济损失。文件一旦被勒索软件加密后将难以恢复,因此如何及时且准确地检测出勒索软件成为了当前的研究热点。为了提升勒索软件检测的及时性和准确性,在分析多种勒索软件家族与良性软件运行初期行为的基础上,提出了一种基于深度学习的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method Based on Deep Learning,REDMDL)。REDMDL以软件运行初期所调用的一定长度的应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)序列为输入,结合词向量和位置向量对API序列进行向量化表征,再构建深度卷积网络与长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory,CNN-LSTM)相结合的神经网络模型,来实现对勒索软件的早期检测。实验结果显示,REDMDL能够在一个软件运行后数秒内高准确率地判定其是勒索软件还是良性软件。
文摘在传统真菌孢子计数法的基础上,为消除样品自身携带真菌孢子的干扰,通过对样品检测浓度设限,建立了一个储粮真菌危害早期检测方法——危害真菌孢子计数法。方法操作为样品用水提取,过滤,滤液于显微镜下进行真菌孢子计数。在本试验中对样品前处理条件进行了优化,最佳样品提取条件,称样量为10 g,提取时间为1 m in,滤网孔径为300目;对不同感染水平的小麦、稻谷样品进行了重复性试验（n=8）,相对标准偏差（RSD%）范围在8.2%~31.4%;与平板菌落计数法比较,相关系数r2=0.847 9,显示出两者具有良好的相关性。本方法可用于储粮真菌危害的早期检测。
