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基于多数据流分析的木马检测方法被引量：2: 2015年; 传统基于单数据流的木马检测方法在实际应用中具有较高的误报率,为此提出一种基于多数据流分析的木马检测方法。通过对应用程序的数据流进行聚类形成数据流簇,在数据流簇上提取相应属性特征描述木马的通信行为,并采用集成学习方法对改进的C4.5决策树分类算法进行多轮训练,生成检测规则,建立检测模型。实验表明,基于多数据流分析的木马检测方法有效降低了传统基于单数据流检测的误报率,并且对无控制端的木马通信数据流具有较好的检测能力,产生的重复报警信息也大大减少,提高了基于数据流的木马检测方法的实用性。; 胥攀刘胜利兰景宏肖达; 关键词：数据流 BAGGING 木马检测 C4.5决策树

基于概率生成模型的微博话题传播群体划分方法: 2016年; 事件以话题形式在微博中迅速传播,并能够产生巨大的影响力。因此,对参与话题传播过程的用户进行分析以及发现具有不同主题兴趣情感倾向性的群体受到政府和企业的广泛关注。现阶段,绝大多数应用到微博的群体发现算法都是从单个用户出发,仅考虑了用户社会联系,与用户共享内容相隔离,其群体发现的结果不具有语义信息。少数算法综合了用户社会联系与内容,却忽略了微博本身的结构特性。因此从微博话题的角度出发,综合考虑话题传播过程中的用户交互、微博文本内容以及情感极性,同时结合用户的行为信息,提出了一个基于概率生成模型的微博话题传播群体划分方法 BP-STG。采用吉布斯抽样对模型进行推导,不仅能够挖掘出具有不同主题倾向性的群体,同时还能够挖掘出群体的情感倾向分布以及用户在群体中的活跃度及其行为表现。此外,模型还能够推广到许多带有社交网络性质的媒体中。在获取的新浪微博两个话题数据集上的实验表明,BP-STG模型不仅能够有效地对微博话题传播群体进行划分,而且能够发现群体内部活跃用户以及用户在群体中的行为模式。; 陈静刘琰王煦中; 关键词：情感元素

支持多比特加密的全同态加密体制设计被引量：3: 2021年; 现有全同态加密体制普遍存在密文尺寸较大和采用单比特加密所导致的效率较低问题。在Gentry等人提出的全同态加密体制(简称GSW13体制)的基础上,通过修改其展开方式,利用近似特征向量技术,提出了一种新的全同态加密体制。在随机喻示模型下,将新体制的安全性归约到判定性容错学习问题(decisional learning with errors,DLWE)的难解性,给出了其正确性和安全性的证明。又在不改变系统参数的条件下,采用多比特加密,对新体制进行优化。与GSW13体制相比,新体制的密文尺寸减小61.47%,加密运算量减少68.97%。新体制不仅减小密文扩张,而且减少同态运算计算次数,从而提高了体制效率。; 陈莉周扬段然; 关键词：云计算可证明安全

基于语义规则的污点传播分析优化方法被引量：2: 2014年; 离线污点分析中的针对轨迹记录文件的污点传播分析的时间开销非常巨大,因此研究快速高效的污点传播分析具有重要意义。针对上述问题,提出了一种基于语义规则的污点传播分析优化方法。该方法定义了一种指令的语义描述规则,用于描述指令的污点传播语义,利用中间语言自动生成汇编指令的语义规则,再根据语义规则进行污点传播分析,避免了现有污点分析方法中指令重复执行导致的重复语义解析,提高了污点分析的效率。实验结果表明,所提方法能够有效降低污点传播分析的时间开销,仅占传统基于中间语言污点分析的14%左右,提高了分析效率。; 林伟蔡瑞杰祝跃飞石小龙; 关键词：语义规则时间开销

网络编程技术实践教学方法的探索与实践被引量：5: 2016年; 针对网络编程技术课程的具体特点和要求,在总结现有实践教学方法特点和适用性的基础上,提出以延续性基础实验、修改型扩展实验和项目式综合实验为一体的实践教学体系,展开专题与综合相结合的教学,以此明确教学要求,丰富教学内容,提高实践教学在多个层次本科生教育中的适用性,培养学生的问题求解能力和创新能力。; 刘琰常斌陈静刘勇; 关键词：教学改革网络编程技术实践教学

基于最大频繁项集挖掘的微博炒作群体发现方法: 2017年; 近年来微博炒作账户异军突起,采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序。传统的炒作账户发现主要采用特征分析方法,忽视了炒作账户的组织性和策划性,难以发现隐蔽性高的炒作账户。针对以上问题,充分考虑到炒作账户共同参与微博炒作的群体特性,将炒作群体发现问题转化为挖掘最大频繁项集问题,提出了一种基于最大频繁项集挖掘的炒作群体发现方法,能够找出多次共同参与炒作微博传播的账户群体。为了提高最大频繁项集挖掘的效率,结合研究背景以及事务数据库的特点,提出了一种基于迭代交集的最大频繁项集发现算法,采用基于二分查找的最大频繁候选项集筛选策略对事务数据库进行缩减,并利用多种方式减少事务间取交集的次数。最后通过实验对IIA算法的性能进行了评估,并在真实的新浪微博数据集上验证了炒作群体发现方法的有效性,实验结果表明利用该方法发现的炒作群体准确率高于90%,而且能发现传统特征分析方法难以识别的隐蔽炒作账户。; 刘琰张进陈静尹美娟张伟丽; 关键词：数据挖掘最大频繁项集

元事件抽取研究综述被引量：15: 2019年; 事件抽取是信息抽取领域的一个重要研究方向,在情报收集、知识提取、文档摘要、知识问答等领域有着广泛应用。对当前事件抽取领域研究得较多的元事件抽取进行了综述。首先,简要介绍了元事件和元事件抽取的基本概念,以及元事件抽取的主要实现方法。然后,重点阐述了元事件抽取的主要任务,详细介绍了元事件检测过程,并对其他相关任务进行了概述。最后,总结了元事件抽取面临的问题,在此基础上展望了元事件抽取的发展趋势。; 高李政周刚罗军勇兰明敬; 关键词：信息提取

基于半监督聚类集成的未知网络协议识别方法被引量：4: 2016年; 针对训练集中出现未知网络协议样本的识别问题,提出一种基于半监督聚类集成的识别方法.该方法利用流的相关性实现对标记样本的扩展,提高标记样本比例;引入集成学习辅助半监督聚类对扩展后训练集进行聚类分析,实现对未知协议样本的识别,最后对得到的混合未知协议样本集进行细分类.通过实际网络数据集进行仿真实验,结果表明该方法在样本标记比例较小情况下,能够有效地识别未知协议数据并实现细分类,提高聚类结果的稳定性.; 林荣强李鸥李青刘琰; 关键词：半监督聚类

Flash Crowd与DDoS攻击区分方法研究综述被引量：2: 2015年; 由于Web服务器的DDoS攻击行为与Flash Crowd非常接近,Flash Crowd与DDoS攻击的区分问题成为网络安全领域新的研究热点。首先概述了Flash Crowd的基本概念与分类,比较了Flash Crowd与DDoS攻击的相似性与差异性;随后详细介绍了目前区分Flash Crowd与DDoS攻击的3类方法:基于流量特征的方法、基于用户行为的方法和基于主机测试的方法;然后介绍了几个目前使用最广泛的数据集;最后对该领域的研究方向进行了预测。; 骆凯罗军勇尹美娟刘琰高李政; 关键词：DDOS攻击 FLASH WEB服务

基于综合散列度的拓扑探测源选取方法: 2014年; 在对非授权目标网络进行拓扑发现时,探测源的选取直接决定拓扑发现的效果,当探测源数量一定时,恰当地从备选探测源集合选取探测源组合可以使得拓扑发现的范围大大增加。针对该问题设计了一种描述探测源组合整体逻辑距离的指标——探测源综合散列度,并利用实验证明综合散列度较大的探测源组合倾向于发现更大范围的拓扑结构;提出了最大综合散列度选取法,即从备选探测源集合选取综合散列度最大的探测源组合进行拓扑探测。随后,对常被运用于电力网规划的混合遗传模拟退火算法进行定制处理,用于更准确地选取综合散列度最大的探测源组合。通过实验,证明了与SDIS选取法、低连接度选取法和随机选取法相比,最大综合散列度选取法选取得到的探测源可以发现更多的路由接口和路由链接。; 杨旭邱菡朱俊虎王清贤; 关键词：网络拓扑发现

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国家自然科学基金(61309007)

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