检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2003年第6期29卷 188-190页

作者：齐开悦陈剑波上海交通大学电子工程系上海200030

介绍了基于Linux操作系统的硬件驱动程序的一般编写方法，并较详细地分析了目前广泛使用的液晶显示屏的驱动程序的编写方法，具有一定的参考价值。

关键词：软件开发液晶显示屏驱动程序 Linux 操作系统计算机

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基于双重竞争策略的学习自动机算法

上海交通大学学报 2018年第10期52卷 1292-1297,1313页

作者：狄冲齐开悦吴越苏宇李生红上海交通大学网络空间安全学院上海200240 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

学习自动机是增强学习理论体系中的重要组成部分,在应用数学的随机函数优化、信息安全的异常检测等理论和实际问题中发挥着重要作用.估计器算法是目前学习自动机中最为主流的一类算法,具有最高的算法性能.但是,由于估计器本身的局限性... 详细信息

学习自动机是增强学习理论体系中的重要组成部分,在应用数学的随机函数优化、信息安全的异常检测等理论和实际问题中发挥着重要作用.估计器算法是目前学习自动机中最为主流的一类算法,具有最高的算法性能.但是,由于估计器本身的局限性导致在学习初期估计值不准确,行为选择概率向量无法一直保持最优更新,且概率向量的更新完全依赖于固定步长,一次错误的更新需要大量额外的迭代来对其进行弥补,算法的收敛效率仍存在提升空间.针对上述问题,通过改进估计器算法的概率向量更新策略,提出一种基于双重竞争策略的学习自动机算法,并对其ε-收敛特性进行数学证明.实验结果显示,该算法提高了学习自动机的收敛效率,从而验证并确立了所提策略的有效性和算法的优越性.

关键词：学习自动机增强学习估计器算法平稳环境双重竞争策略

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一种基于ASF的新型多媒体流格式

计算机应用与软件 2004年第3期21卷 70-72页

作者：齐开悦陈剑波田鹤上海交通大学电子工程系上海200030

本文介绍了目前Internet上广泛使用的流媒体格式 ,重点介绍了Microsoft的ASF(AdvancedStreamingFormat)。并以ASF为基础 ,根据实际视频存储与点播的需要 ,提出了一种新型的流媒体格式NMF(NewMediaFormat)

关键词： Internet 计算机网络多媒体流格式 ASF文件文件格式文件结构

主引导记录型Rootkit建模及其静态检测方法

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计算机工程 2015年第7期41卷 184-189页

作者：金戈薛质齐开悦上海交通大学信息安全研究所上海200240

主引导记录(MBR)型Rootkit是一种新型Rootkit,其隐蔽性强难以检测。针对该问题,分析MBR型Rootkit的关键技术及总体工作流程,扩展木马协同隐藏模型,给出多级协同隐藏的概念并将其应用于M BR型Rootkit隐藏机制的形式化描述中。针对M BR型R... 详细信息

主引导记录(MBR)型Rootkit是一种新型Rootkit,其隐蔽性强难以检测。针对该问题,分析MBR型Rootkit的关键技术及总体工作流程,扩展木马协同隐藏模型,给出多级协同隐藏的概念并将其应用于M BR型Rootkit隐藏机制的形式化描述中。针对M BR型Rootkit的静态特征提出一种静态检测方法,通过对隐蔽扇区空间数据进行模式匹配寻找该类恶意代码的磁盘驻留数据,通过分析计算机MBR数据格式,设计并实现模式匹配算法。实验结果表明,该方法在针对系列样本的检测中取得了良好效果,并且可以从磁盘驻留数据中获得原始MBR备份数据以恢复系统。

关键词：主引导记录形式化描述协同隐藏静态特征静态检测模式匹配

基于磁盘隐藏PE文件搜索的Bootkit检测方法

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计算机工程 2015年第6期41卷 116-120页

作者：金戈薛质齐开悦上海交通大学信息安全研究所上海200240

Bootkit通过将加载时间点提前到引导阶段,能够对其操作系统下的恶意行为进行隐藏以绕过多数安全软件。为此,对Bootkit的动态行为隐藏机制进行形式化建模,扩展协同隐藏机制以揭示Bootkit高隐蔽性,并且利用大部分Bootkit在磁盘上隐藏恶意P... 详细信息

Bootkit通过将加载时间点提前到引导阶段,能够对其操作系统下的恶意行为进行隐藏以绕过多数安全软件。为此,对Bootkit的动态行为隐藏机制进行形式化建模,扩展协同隐藏机制以揭示Bootkit高隐蔽性,并且利用大部分Bootkit在磁盘上隐藏恶意PE文件的特点,设计并实现一种PE文件匹配算法。实验结果表明,该算法在磁盘隐蔽扇区中匹配特定的模式串以寻找潜在的恶意PE文件,在针对Bootkit样本的检测中取得了较好效果。

关键词：恶意行为协同隐藏形式化描述 PE文件静态检测

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一种基于集成学习的入侵检测算法

上海交通大学学报 2018年第10期52卷 1382-1387页

作者：黄金超马颖华齐开悦李怡晨夏元轶上海交通大学网络空间安全学院上海200240 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 国网江苏省电力有限公司南京210024

作为机器学习领域的一个重点研究方向,集成学习相比于单分类器有着更高的检测精度,被广泛应用于异常入侵检测.但是,现有基于集成学习的入侵检测算法在对原问题进行划分过程中会存在一定的边缘信息与整体信息的丢失,且最终的模型融合也... 详细信息

作为机器学习领域的一个重点研究方向,集成学习相比于单分类器有着更高的检测精度,被广泛应用于异常入侵检测.但是,现有基于集成学习的入侵检测算法在对原问题进行划分过程中会存在一定的边缘信息与整体信息的丢失,且最终的模型融合也是一个耗时、复杂的调整参数过程.基于此,提出一种改进的基于集成学习的入侵检测算法,将原问题转化成多个二分类问题,并把多个分类器的概率预测结果作为先验知识加入到原本的特征中,再进行多分类模型的学习;借助于Facebook提出的梯度提升决策树(GBDT)和逻辑回归(LR)的融合模型对其中的二分类问题进行学习.通过在KDD CUP’99数据集的实验与分析,验证了所提算法的有效性.

关键词：集成学习入侵检测信息丢失梯度提升决策树逻辑回归

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基于语义网的语义相似度算法改进

计算机工程与应用 2006年第17期42卷 165-166,179页

作者：张承立陈剑波齐开悦上海交通大学信息安全学院上海200240

传统的语义相似度算法采用纯语义距离或以本体库的统计特性为基础。论文的改进算法把这两者结合起来,互为约束,并且加入了“深度”和“密度”对语义距离的辅助影响。改变语义相关性的比重只需调节算法中的一个参数。最后通过WordNet构... 详细信息

传统的语义相似度算法采用纯语义距离或以本体库的统计特性为基础。论文的改进算法把这两者结合起来,互为约束,并且加入了“深度”和“密度”对语义距离的辅助影响。改变语义相关性的比重只需调节算法中的一个参数。最后通过WordNet构造的局部语义树,比较了各算法的有效性。

关键词：语义相似度语义相关性语义距离本体库

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智慧健康研究综述:从云端到边缘的系统

计算机研究与发展 2020年第1期57卷 53-73页

作者：邱宇王持齐开悦沈耀李超张成密过敏意上海交通大学大学计算机科学与工程系上海200240 上海交通大学电子信息和电气工程学院上海200240 上海交通大学医学院附属新华医院上海200092

智慧健康是基于物联网的环境感知网络和传感基础设施的实时的、智能的、无处不在的医疗保健服务.得益于云计算、雾计算以及物联网等相关技术的快速发展,关于智慧健康的相关研究也逐渐步入正轨.近年来对于智慧健康的相关研究,主要从云端... 详细信息

智慧健康是基于物联网的环境感知网络和传感基础设施的实时的、智能的、无处不在的医疗保健服务.得益于云计算、雾计算以及物联网等相关技术的快速发展,关于智慧健康的相关研究也逐渐步入正轨.近年来对于智慧健康的相关研究,主要从云端和边缘这2个主要方向展开,其中包含了云、雾计算,物联网传感器,区块链以及隐私和安全等相关技术.目前,在云和智慧健康的研究中,关注点在于如何利用云去完成海量健康数据的挑战和提升服务性能,具体包括健康大数据在云中的存储、检索和计算等相关问题.而在边缘,研究重点转变为健康数据的采集、传输和计算,具体包括用于采集健康数据的各类传感器和可穿戴设备、各类无线传感器技术以及如何在边缘处理健康数据并提升服务性能等.最后,对典型的智慧健康应用案例、区块链在智慧健康中的应用以及相关隐私和安全问题进行了讨论,并提出了智慧健康服务在未来的挑战和机遇.

关键词：智慧健康云计算雾计算传感器区块链隐私和安全综述

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基于Web2.0的综合搜索引擎

计算机应用与软件 2010年第1期27卷 180-182页

作者：程陈齐开悦陈剑波上海交通大学信息安全学院上海200240

Web 2.0的出现使网络中的信息量呈井喷局势,给搜索引擎带来了新的挑战,目前的搜索引擎已经不能满足大多数用户的需求。针对这种情况,首先分析了当前搜索引擎的现状和优缺点,其次针对新的情况下的用户需求作出分析,参考和利用了当前Web ... 详细信息

Web 2.0的出现使网络中的信息量呈井喷局势,给搜索引擎带来了新的挑战,目前的搜索引擎已经不能满足大多数用户的需求。针对这种情况,首先分析了当前搜索引擎的现状和优缺点,其次针对新的情况下的用户需求作出分析,参考和利用了当前Web 2.0的一些先进技术,提出一个基于Web 2.0社区的综合搜索引擎。

关键词： Web2.0 搜索引擎综合搜索

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基于用户聚类的播客节目推荐

计算机应用与软件 2009年第3期26卷 7-10页

作者：陈超齐开悦陈剑波上海交通大学信息安全工程学院上海200240

许多播客推荐机制一般根据整体点击次数来向用户推荐节目,但是一些点击次数很高的节目未必就是某类用户所喜欢的,因而推荐的节目对用户的喜好针对性不是很强。为了提高推荐节目对用户喜好特点的针对性,提出基于用户聚类的节目推荐。对... 详细信息

许多播客推荐机制一般根据整体点击次数来向用户推荐节目,但是一些点击次数很高的节目未必就是某类用户所喜欢的,因而推荐的节目对用户的喜好针对性不是很强。为了提高推荐节目对用户喜好特点的针对性,提出基于用户聚类的节目推荐。对用户在播客平台上的采集数据进行聚类分析后,把用户归为某一类型,并把该类型的所有节目根据点击次数多少存放入相应的推荐表。在用户下次登录时,根据其所属用户类型从推荐表中选出其最可能观看的尚未浏览的节目。试验结果证明,该播客推荐系统能很好地根据用户的喜好特点来进行针对性节目推荐。

关键词：播客用户聚类节目推荐