检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征频繁度的勒索软件检测方法研究

计算机应用研究 2018年第8期35卷 2435-2438页

作者：龚琪曹金璇芦天亮李丁蓬中国人民公安大学信息技术与网络学院北京100038

通常杀毒软件基于静态检测,检测勒索软件时,存在检测率低的问题。对勒索软件行为进行分析时,发现勒索软件有频繁读取、加密和删除文件等特点。根据其特点,提出一种基于行为频繁度的检测方法。该方法基于动态分析,计算勒索软件对特定后... 详细信息

通常杀毒软件基于静态检测,检测勒索软件时,存在检测率低的问题。对勒索软件行为进行分析时,发现勒索软件有频繁读取、加密和删除文件等特点。根据其特点,提出一种基于行为频繁度的检测方法。该方法基于动态分析,计算勒索软件对特定后缀、路径以及API调用等行为的频繁度,并结合内存行为构建特征,再使用优化参数后的随机森林算法构造勒索软件检测模型。测试数据集包括16类勒索软件家族的1 412个软件和379个正常软件。并与其他算法及多种杀毒软件进行比较。实验结果表明该方法能很好地检测勒索软件以及未知家族的勒索样本。

关键词：动态行为特征频繁度随机森林勒索软件沙箱

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

在网络安全事件流中异常检测的方法

通信学报 2009年第12期30卷 27-35,44页

作者：李润恒贾焰国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

针对网络安全事件流中异常检测问题,定义网络安全异常事件模式为候选频繁情节,基于无折叠出现的频繁度定义研究网络安全事件流中频繁情节发现方法。该方法中,针对事件流的特点,提出了频繁度密度概念;针对网络安全异常事件模式的时间间... 详细信息

针对网络安全事件流中异常检测问题,定义网络安全异常事件模式为候选频繁情节,基于无折叠出现的频繁度定义研究网络安全事件流中频繁情节发现方法。该方法中,针对事件流的特点,提出了频繁度密度概念;针对网络安全异常事件模式的时间间隔限制,利用事件流中滑动窗口设计算法;针对复合攻击模式的特点,对算法进行剪枝。实验证明本文方法的时空复杂性、漏报率符合网络安全事件流中异常检测的需求。

关键词：信息安全异常检测情节频繁度无折叠出现滑动窗口剪枝

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种震后灾害评价的新方法

统计与决策 2010年第18期26卷 17-19页

作者：韩景倜顾雨佳张译云上海财经大学信息管理与工程学院上海200433 上海财经大学金融学院上海200433

大面积地震发生后,决策部门需要快速地获取各个应急点的震后灾害评价排名,以便及时分发和提供应急救援物资,这是应急决策支持与管理的重要问题。文章根据地震中主震及其余震的详细记录,使用就近度、频繁度、能量度提出了RFE评价体系,完... 详细信息

大面积地震发生后,决策部门需要快速地获取各个应急点的震后灾害评价排名,以便及时分发和提供应急救援物资,这是应急决策支持与管理的重要问题。文章根据地震中主震及其余震的详细记录,使用就近度、频繁度、能量度提出了RFE评价体系,完成对震后的灾害评价,并对RFE的扩展使用进行了探讨。

关键词：震后灾害评价 RFE方法就近度频繁度能量度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

世界农业统计资料

世界农业 1991年第7期 62-64页

作者：汪巍

资料来源:据联合国贸发会和世界银行的有关资料编成,取材于孟加拉国、日本、南朝鲜、新加坡、斯里兰卡1986年的资料,巴基斯坦、泰国1985年的资料;香港、印度、印尼、马来西亚、菲律宾1987年的资料; 注:使用频繁度指对某些商品中各项进... 详细信息

资料来源:据联合国贸发会和世界银行的有关资料编成,取材于孟加拉国、日本、南朝鲜、新加坡、斯里兰卡1986年的资料,巴基斯坦、泰国1985年的资料;香港、印度、印尼、马来西亚、菲律宾1987年的资料; 注:使用频繁度指对某些商品中各项进口物品使用进口限制出现百分率的平均数 BK:优惠税率使用频繁度限于参加曼谷协定国家;CW:优惠税率使用频繁度限于英联邦成员;AS:优惠税率使遥频繁度限于东盟国家;

关键词：频繁度进口许可证限制性关税壁垒关税战贸易壁垒进口配额优惠税率

基于GPS数据及频繁模式挖掘的路径推荐研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GPS数据及频繁模式挖掘的路径推荐研究

作者：黄桃郁西南交通大学

学位级别：硕士

随着经济的发展,城市道路建设也日渐完善。然而城市化进程的飞快加速,使得道路建设的速度仍赶不上人民对交通的需求的增长速度,而道路交通作为国民经济的基础设施,对国家的经济发展起着重要作用,因此,城市道路交通的协调与优化变得十分... 详细信息

随着经济的发展,城市道路建设也日渐完善。然而城市化进程的飞快加速,使得道路建设的速度仍赶不上人民对交通的需求的增长速度,而道路交通作为国民经济的基础设施,对国家的经济发展起着重要作用,因此,城市道路交通的协调与优化变得十分重要。优化出行路线是缓解交通压力的有效手段,也是当前世界各国的研究热点。传统的路径推荐方法通常从路径距离或行程耗时等方面考虑,将路网转化为图,根据深度优先搜索或广度优先搜索对路径进行穷举,计算得出符合要求的最优路径。然而由于它需要对路径进行穷举,因此在路网庞大的情况下往往成为困难问题,无法满足计算效率上的需求。并且,在有海量GPS历史数据做为支撑的情况下,可以结合数据挖掘对路径进行推荐。因此,本文结合海量GPS历史轨迹数据,从路径使用频率的角度出发,引入频繁模式挖掘,对两点间的路径进行推荐。在数据预处理阶段,本文首先针对所使用的开源GPS数据的特点,提出了有效的数据清洗方法,对缺陷数据、定位点信息遗漏以及采样稀疏的轨迹数据进行识别与过滤,同时对轨迹中的漂移数据进行了平滑处理,从而保证了轨迹数据信息的完整与丰富。其次,本文从轨迹形态出发,通过计算轨迹的方向角对路网路口进行识别与提取。在此过程中,对GPS轨迹数据进行停滞点处理,减少了信息冗余及算法迭代次数,同时,通过距离判断机制对拐点聚类进行了简化。经实验分析,该路口提取方法在海量数据下有较高的精确度与计算速率。在路径推荐阶段,本文引入PrefixSpan算法,并在此基础上改进为适应路径的频繁模式挖掘算法Path-PrefixSpan,从而构建出包含所有起点-终点的候选频繁路径集;并针对候选频繁路径集的特点提出了一种高效的索引结构,实现了任意起点-终点下候选频繁路径的快速查询;同时,提出了一种频繁度指标,根据此指标结合候选频繁路径集可对起点-终点之间的频繁路径进行推荐,解决了现有频繁路径推荐算法存在的推荐路径具有不频繁使用路段、路口转向率较低和路径完整使用率较低的问题。最后通过对算法进行仿真实现及对比分析,证明了本文提出的算法的可行性与高效性。

关键词： GPS数据路口提取频繁模式挖掘频繁度路径推荐

一种基于优化的LCP表的频繁字符串挖掘算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于优化的LCP表的频繁字符串挖掘算法

作者：郭站洗兰州大学

学位级别：硕士

频繁字符串挖掘是一个重要的数据挖掘问题,是数据挖掘中文本挖掘的一个重要分支。频繁字符串挖掘的主要任务是从多个大型的字符串数据库中挖掘出满足所有频繁阈值条件的频繁子串。频繁字符串挖掘有相当广泛的应用领域,如在生物医学中用... 详细信息

频繁字符串挖掘是一个重要的数据挖掘问题,是数据挖掘中文本挖掘的一个重要分支。频繁字符串挖掘的主要任务是从多个大型的字符串数据库中挖掘出满足所有频繁阈值条件的频繁子串。频繁字符串挖掘有相当广泛的应用领域,如在生物医学中用于基因组分析,信息系统中信息检索,分析及决策等领域。因此频繁字符串挖掘受到了生物医学学者和信息系统领域的研究人员的强烈关注现有的频繁字符串挖掘算法大多采用的是先将字符串数据库中的字符串连接,两个字符串之间用在字符集中不会出现的符号“#”作为分隔符。然后对连接后生成的连接字符串求取后缀树或后缀数组。在后缀树或后缀数组的基础上计算出所有后缀最长共同前缀,利用最长共同前缀这个工具得到满足频繁阈值条件的频繁子串。整体来说,频繁字符串挖掘是在后缀数组和后缀树的基础上对字符串数据库中的字符串先连接再求取后缀的过程。在生成后缀树或后缀数组阶段,后缀树或者后缀数组是根据连接字符串生成的,由于字符串数据库的连接字符串较长,则生成的后缀的平均长度也较大。尤其是随着字符串数据库个数和字符串数据库中的字符串个数的增多,连接字符串的长度会更大,生成的后缀数组或者后缀树会占用较大的存储空间。另外由于这些算法会生成较多的包含有分隔符的后缀,不仅增大了后缀的平均长度、占用更多的存储空间,而且在后面的处理中要将这些包含分隔符的后缀剔除,也会使处理时间增大,降低处理的效率本文采用了一种新的算法Slinkerge+来生成后缀数组和最长共同前缀。该算法用两个数组start和end来存储对应字符串的第一个字符和最后一个字符在连接字符串中的位置。我们可以根据后缀数组和end数组的值从连接字符串中得到字符串数据库中某个字符串的后缀。本文算法根据数据库的每个字符串生成后缀,不但缩短了后缀的平均长度,而且不会生成包含分隔符的后缀,节省了处理时间。最后,通过与以往算法Slinkerge的比较来验证Slinkerge+算法的效率。实验结果表明,Slinkerge+算法不但减少了处理过程中所需要的存储空间,而且节省了处理时间,提高了频繁字符串挖掘效率。

关键词：频繁字符串挖掘子串后缀最长共同前缀后缀数组频繁度 LCP表

融合占有度的时间遗忘协同过滤混合推荐算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

融合占有度的时间遗忘协同过滤混合推荐算法研究

作者：高慧敏燕山大学

学位级别：硕士

信息技术的发展和网络用户数量的增多造成了信息超载的问题。协同过滤推荐就是解决这个问题的重要手段。但是,使用协同过滤进行个性化推荐的应用受到数据稀疏、可扩展性等问题的严重困扰。从不同角度引入新的因子可以有效地缓解以上问... 详细信息

信息技术的发展和网络用户数量的增多造成了信息超载的问题。协同过滤推荐就是解决这个问题的重要手段。但是,使用协同过滤进行个性化推荐的应用受到数据稀疏、可扩展性等问题的严重困扰。从不同角度引入新的因子可以有效地缓解以上问题。以电影推荐为背景,本文的研究内容主要包括下几个方面。首先,分析传统的协同过滤优缺点。考虑到用户兴趣会随时间的流逝发生改变的实际情况,在传统的协同过滤算法的相似计算步骤中加入了时间衰减因子,来减小时间对推荐结果产生的不良影响。其次,考虑到传统相似性度量方法在数据稀疏情况下得到的相似性存在过高或过低的情况,提出占有度的概念,使用占有度加权策略来优化相似性计算,使得根据相似性得出的推荐邻居更加可靠,从而提高推荐准确度。然后,综合基于项目和基于用户协同过滤方法的优点,提出频繁度的概念,通过频繁度支持因子有策略地动态融合基于项目的协同过滤方法和基于用户的协同过滤方法,形成了一种基于时间遗忘的混合算法,利用混合算法进行推荐。最后,基于以上设计思路进行实验,实现融合占有度和时间遗忘的混合算法。使用平均误差来评价实验结果,验证占有度加权、时间衰减以及使用频繁度支持因子形成的混合算法的提高推荐准确度、缓解数据稀疏的能力。

关键词：推荐系统协同过滤时间衰减占有度频繁度

基于非指导性链接发现技术的异常交易侦测研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非指导性链接发现技术的异常交易侦测研究

作者：伏峰华中科技大学

学位级别：硕士

金融犯罪一般和账户的资金流动有着紧密的关系,特别是在洗钱活动中表现得尤为突出。目前大多数的异常侦测系统,采用的是传统知识发现方法,首先对数据集进行调查,形成感兴趣的假设,然后再设计分析方法来解决这些问题。但是这往往有个弊端... 详细信息

金融犯罪一般和账户的资金流动有着紧密的关系,特别是在洗钱活动中表现得尤为突出。目前大多数的异常侦测系统,采用的是传统知识发现方法,首先对数据集进行调查,形成感兴趣的假设,然后再设计分析方法来解决这些问题。但是这往往有个弊端,对于一个新的应用领域,我们便很难得到那些我们未知或不熟悉的新型知识模式。针对这一问题,采用基于约束的非指导性链接发现方法来侦测离析阶段资金交易数据集中用户所感兴趣的交易信息。根据社会网络分析理论,异常行为总是隐藏在大量的正常行为模式中。对应于金融监管领域,就是剔除交易中的正常信息,从而凸现异常信息,是一个从资金交易集中进行数据挖掘的过程。而基于约束的非指导性链接发现方法,是数据挖掘技术中链接分析方法的拓展。即将某些互不相连的对象构建成一个网络,并在网络中发现有用的模式或趋势的过程。整个流程主要分为以下三个阶段:建立交易模型阶段、异常交易路径类型发现阶段和异常交易节点发现阶段。建立交易模型阶段是整个侦测过程的预处理阶段,其主要任务是将资金交易数据集转化为交易模型图。而研究的关键在于确定交易模型中的对象类型以及对象类型之间的关系。根据反洗钱领域的实际情况,和许多专家对现阶段洗钱案例的总结,本课题着重关注了以下五类节点对象类型:账号、交易金额、账户所属组织、交易时间、交易地点,所以交易网络模型将由这五类节点和它们彼此之间的联系所组成。异常交易路径类型发现阶段,它基于的思想是非指导性链接发现方法中的图稀有路径算法。在该阶段中,提出了交易路径“稀有度”的概念,利用“稀有度”值来量化用户对某条交易路径类型的兴趣度,从而侦测出异常交易路径类型,最终挖掘出潜在的异常信息。异常交易节点发现阶段,该阶段是建立在异常交易路径类型发现的基础上,提出了交易节点“频繁度”的概念,用“频繁度”作用值来量化用户对某个交易节点的兴趣度,从而侦测出异常交易节点,而通常这些节点的发现会包含某些令用户感兴趣的交易信息。

关键词：基于约束的非指导性链接发现交易模型稀有度频繁度

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

分布式系统推荐信任模型研究

计算机工程与应用 2012年第2期48卷 109-112页

作者：曲永花窦万峰刘超南京师范大学计算机科学与技术学院南京210046 江苏省信息安全与保密技术工程研究中心南京210097 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对分布式网络中节点请求推荐信任时需要选取推荐节点的问题,提出一种能够准确评估推荐节点推荐能力信任度的信任模型DSRT(Distributed System Recommendation Trust)。该模型在区分服务质量信任度和推荐能力信任度的基础上,研究了影... 详细信息

针对分布式网络中节点请求推荐信任时需要选取推荐节点的问题,提出一种能够准确评估推荐节点推荐能力信任度的信任模型DSRT(Distributed System Recommendation Trust)。该模型在区分服务质量信任度和推荐能力信任度的基础上,研究了影响推荐能力信任度的节点相关性、频繁度和风险等因素,其中,相关性不仅考虑了节点的服务关心相似度,还考虑了节点的评价能力相似度,频繁度和风险的计算均考虑了请求节点和其他交互节点的不同。模拟实验表明,该模型能够准确选取推荐节点,提高节点交互的满意率。

关键词：服务质量信任度推荐能力信任度频繁度风险