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林森

作品数:9 被引量:251H指数:6
供职机构:中国科学院研究生院更多>>
发文基金:国家重点基础研究发展计划中国下一代互联网示范工程更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文
  • 1篇专利

领域

  • 2篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇视频
  • 3篇视频监控
  • 3篇网络
  • 2篇视频监控系统
  • 2篇监控系统
  • 2篇服务器
  • 1篇信息安全
  • 1篇用户
  • 1篇用户认证
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇视频编解码
  • 1篇视频监控网络
  • 1篇视频数据
  • 1篇数据安全
  • 1篇数据安全传输
  • 1篇通信
  • 1篇通信网
  • 1篇通信网络
  • 1篇注册服务

机构

  • 4篇中国科学院软...
  • 2篇中国科学院研...

作者

  • 4篇林森
  • 2篇林建坛
  • 2篇石志强
  • 2篇刘琼
  • 1篇吴志美
  • 1篇刘移记
  • 1篇包晓明
  • 1篇康波
  • 1篇毛柯
  • 1篇刘启
  • 1篇李韵
  • 1篇张春荣
  • 1篇徐鹏

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇2009年全...

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
9 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于支持向量机的Internet流量分类研究被引量:66
2009年
准确的网络流量分类是众多网络研究工作的基础,也一直是网络测量领域的研究热点.近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为了该领域一个新兴的研究方向.在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯(nave Bayes,NB)及其改进算法.这些方法具有实现简单、分类高效的特点.但该方法过分依赖于样本空间的分布,具有内在的不稳定性.因此,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的流量分类方法.该方法利用非线性变换和结构风险最小化(structural risk minimization,SRM)原则将流量分类问题转化为二次寻优问题,具有良好的分类准确率和稳定性.在理论分析的基础上,通过在实际网络流集合上与朴素贝叶斯算法的对比实验,可以看出使用支持向量机方法处理流量分类问题,具有以下3个优势:1)网络流属性不必满足条件独立假设,无须进行属性过滤;2)能够在先验知识相对不足的情况下,仍保持较高的分类准确率;3)不依赖于样本空间的分布,具有较好的分类稳定性.
徐鹏刘琼林森
关键词:网络测量网络流支持向量机
大规模可运营视频监控网络系统的安全机制
本文根据视频监控业务的特点,为大规模运营级视频监控网络系统实现了一套安全机制。利用虚拟专用网(VPN)建立大尺度的闭合用户群,同时在上层采用会话初始化协议(SIP)技术建立更细的小用户子群,实现了兼顾安全性和灵活性的闭合...
石志强林建坛林森毛柯李韵
关键词:通信网络网络服务信息安全网络监控
文献传递
SIP在视频监控系统中的应用
SIP协议是由IETF提出的应用层信令协议,用来建立、修改和终止多方参与的多媒体会话进程,具有很好的可扩展性、灵活性、互操作性和可重用性。在视频监控系统中使用SIP协议实现呼叫处理过程,可以使视频监控系统具有更好的兼容性...
林森
关键词:视频监控系统SIP协议呼叫处理用户认证SIP服务器
一种保证视频数据安全传输的方法及视频监控系统
本发明涉及一种视频监控系统中数据安全传输的方法,以及一种视频监控系统。通过建立注册服务器和AAA认证中心的方式,采用统一的认证方式,对接入视频监控系统的各个实体进行安全有效认证。其次保证视频数据的保密传输,实现独立于视频...
张春荣石志强吴志美刘琼康波李韵林森毛柯刘移记包晓明刘启林建坛
文献传递
共1页<1>
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