【杂志简介】
《计算机技术与发展》期刊，原名《微机发展》，中国计算机学会会刊，中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国核心期刊数据库收录期刊，中国期刊全文数据库收录期刊，万方数据资源系统数字化期刊群上网期刊，中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊。中国计算机学会和陕西省计算机学会共同主办。刊名为著名科学家胡启恒院士亲笔所提，中国计算机学会名誉理事长张效祥院士写了创刊词。1991年创刊，国内统一刊号CN61-1450/TP，国际刊号:ISSN1673-629X。该刊为综合性学术技术刊物、月刊。
该刊在国内外有广泛的覆盖面，国内读者分布在全国30个省市，国际读者分布在北美、西欧、韩国、日本以及我国港、澳、台等38个国家和地区。几年来高水平的论文刊登数量明显增加，各类自然科学基金论文刊登数量已超过80%，各项指标在我国自然科学自动化、计算机类(TP)多种期刊中排名前列，已成为全国最具影响力的自然科学杂志之一。
该刊在我国计算机界有广泛的作者群体，主要稿件来源单位有：北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学、同济大学、浙江大学、中国科学技术大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、吉林大学、武汉大学、中山大学、四川大学、山东大学、厦门大学、天津大学、重庆大学、中南大学、东北大学、上海大学、福州大学、安徽大学、西北大学等全国数百所重点大学以及中国科学院、中国航空、航天、电子、中国水电、中国建筑、中国测绘科学研究院等重点研究院所等。刊载内容涉及国内外计算机科学的发展方向、技术和创新的最新成就、软件工程的最新成果、应用开发的成功经验等，在学术界有较好的影响。为我国计算机的创新、设计、开发、应用创造了一个宽舒和谐的学术交流的氛围，提供了一个良好的学术、技术展示的平台，成为我国计算机和嵌入式系统领域最具有代表性的前沿性的刊物之一。该刊的编委是来自北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学等九所知名大学和七所重要研究所，以及美国、加拿大的外籍专家共22位著名教授或研究员组成。以沈绪榜院士为首的编委会顾问组把握着期刊的大方向。
【影响因子】
国家新闻出版总署收录
【获奖情况】
《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
【栏目设置】
主要栏目：综述评论、人工智能、信息安全、经验交流、研究探讨、开发应用、网络通信、学习园地。
杂志优秀目录参考：
PowerPC汇编程序的反编译研究 刘延昭，赵银亮，武万杰，LIU Yan-zhao，ZHAO Yin-liang，WU Wan-jie
多逻辑通道DMA快速启动的设计与优化 胡月安，马胜，陈书明，张帅，HU Yue-an，MA Sheng，CHEN Shu-ming，ZHANG Shuai
基于网络磁盘结构的Global Address Manager设计 赵延红，掛下哲郎，ZHAO Yan-hong，KAKESHITA Tetsuro
嵌入式微处理器多协议ISP设计及安全性分析 刘根贤，汪东升，王海霞，LIU Gen-xian，WANG Dong-sheng，WANG Hai-xia
GPU虚拟化环境下的数据通信策略研究 张玉洁，吕相文，张云洲，ZHANG Yu-jie，Lü Xiang-wen，ZHANG Yun-zhou
基于智能手机的多用户轨迹共享研究与实现 金星，史殿习，丁博，李寒，JIN Xing，SHI Dian-xi，DING Bo，LI Han
基于可变相容粒空间的多粒度覆盖粗糙集模型 桑林，李续武，SANG Lin，LI Xu-wu
基于改进SURF算法的室内环境图像快速拼接 符秀辉，周文俊，赵茂鑫，FU Xiu-hui，ZHOU Wen-jun，ZHAO Mao-xin
一种基于深度信息的障碍物检测方法 杨磊，蔡纪源，任衍允，李俄德，YANG Lei，CAI Ji-yuan，REN Yan-yun，LI E-de
异构网络中基于会话分流的接纳控制算法研究 刘胜美，牛雪玲，LIU Sheng-mei，NIU Xue-ling
基于IP网络的Linux集群系统备份、恢复模型 梁宝龙，王旭，叶钒，郑虹晖，程洪涛，LIANG Bao-long，WANG Xu，YE Fan，ZHENG Hong-hui，CHENG Hong-tao
基于相似性约束的人脸超分辨率重建算法 刘丹霞，干宗良，杨文峰，LIU Dan-xia，GAN Zong-liang，YANG Wen-feng
控制与数据分离的工业无线传感器网络设计 张浩，杨冬，周华春，ZHANG Hao，YANG Dong，ZHOU Hua-chun
一种快速的两步骤图像匹配新算法 邱丽君，唐加山，QIU Li-jun，TANG Jia-shan
基于Hausdorff距离的图像边缘检测方法 路游，郭江涛，孟庆鑫，LU You，GUO Jiang-tao，MENG Qing-xin
科学论文投稿：基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测
摘要：针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题，提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM)。利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测，在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理。为了验证策略的有效性，设计性能对比实验，实验结果表明，相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络，DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%，误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%，训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间，可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境。
关键词：树突细胞算法,对支持向量机,入侵检测,大数据
0引言
入侵检测系统(Intrusion Detection System， IDS)是一种集成了入侵行为过程的软件系统，并常与入侵防御系统(Intrusion Prevention System， IPS)并称为入侵检测防御系统(Intrusion Detection Prevention System， IDPS)。在网络环境中，入侵检测的延迟报警并不具备较高的实用性，但由于当前检测技术大都依赖于网络环境下产生的历史审计数据(Audit Data)进行分析，所以实时入侵检测的实现、提高检测正确率与效率也是当下重要的研究问题。
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