基于DOM树序列值比对的SQL注入漏洞检测

为更好地防止SQL注入的危害,优化漏洞检测方法,提出一种基于DOM树序列值比对的SQL注入检测算法。对待检测的页面进行SQL注入,选取注入前后页面的DOM树中体现结构的关键参数;通过计算得到序列值,用比对序列值的方法比对页面是否相同,将节点比对转化成数值比对,简化网页比对。实验分析结果表明,该算法有效地提高了漏洞检测的准确率与效率。     

用于智能垃圾分拣的注意力YOLOv4算法

针对人工垃圾分拣效率低、工作环境恶劣且成本高的问题,提出了一套智能可回收垃圾分拣系统,该系统采用RGB图像作为视觉信息输入,通过目标检测算法获取垃圾在传送带上的位置坐标信息,并通过机械臂对垃圾进行分拣操作。可回收垃圾形态各异、种类繁多,为提高检测算法的泛化能力,建立了一个含36 572帧图片的可回收垃圾数据集,并基于此数据集上训练目标检测算法。基于YOLOv4提出了嵌入注意力机制的目标检测算法Attn-YOLOv4,经实验验证,Attn-YOLOv4算法的mAP比原始YOLOv4算法高0.16个百分点。在静态识别功能的基础上,提出基于多线程的目标跟踪算法实现了对运动垃圾的快速稳定跟踪,在20 mm误差范围内达到了0.945的精确度。此外,后处理模块对图像进行形态学处理并获取垃圾的世界坐标以及放置角度,供机械臂进行分拣操作。分别对目标检测和跟踪算法进行验证,在实际分拣流水线上验证并评估了该智能可回收垃圾分拣系统的可行性、精度及分拣的成功率。     

定题爬虫的设计及其关键技术实现

定题搜索引擎是新一代搜索引擎的发展方向之一,而定题爬虫是定题搜索引擎的构建关键.本文提出了一个定题爬虫系统的设计框架,详细介绍了其实现的关键技术.针对传统主题过滤算法Hopfield网页分析算法的不足,提出了自主学习的网页分析算法,提高链接于不相关页面后的相关页面被搜索的机会,同时提出了简单高效的镜像页面检测算法,最后, 用原型系统FC测试表明系统有较好的性能.     

页面包装器自动生成的改进算法

论文提出了一种页面包装器自动生成的改进算法,在对两个HTML页面进行匹配生成页面包装器的过程中,该算法使用树型数据模型作为基础,比原算法具有更高的执行效率。     

网络钓鱼Web页面检测算法

网络钓鱼(Phishing)攻击在电子商务和电子金融中普遍存在。该文分析Phishing页面敏感特征,提出一种防御Phishing攻击的Web页面检测算法。该算法通过分析Web页面的文档对象模型来提取Phishing敏感特征,使用BP神经网络检测页面异常程度,利用线性分类器判断该页面是否为Phishing页面。该算法成功过滤了Phishing页面,有效地阻止了Phishing攻击。     

基于PageRank和HITS的Web搜索

介绍了目前应用较为广泛的两种算法——PageRank算法和HITS算法。PageRank算法是基于用户随机的向前浏览网页的直觉知识,HITS算法考虑的是Authoritive网页和Hub网页间的加强关系。PageRank算法的基本思想是：如果一个页面被许多其他页面引用,则这个页面很可能是重要页面;一个页面尽管没有被多次引用,但被一个重要页面引用,那么这个页面很可能也是重要页面;一个页面的重要性被均分并传递到它所引用的页面。而HITS算法则专注于改善泛指主题检索的结果,通过一定的计算（迭代计算）方法以得到针对某个检索提问的最具价值的网页,即排名最高的authority。     

基于YOLO v3的地面垃圾检测与清洁度评定方法

针对传统清洁机器人缺乏清洁效果反馈的问题,提出了基于YOLO v3算法的地面垃圾检测与清洁度评定方法.利用由垃圾巡检小车搭载的Jetson TX2和USB摄像头采集地面垃圾图像,选择兼具检测精度与速度的YOLO v3模型进行垃圾检测与分类;然后通过对不同类别的垃圾分配不同的权重系数,并与统计的垃圾数量加权出清洁度指数,...     

一种改进的轻量级垃圾目标检测算法

垃圾分类问题的解决方法目前主要依靠垃圾处理厂人工分拣,其工作环境较差且自动化程度不高.为了提高垃圾分拣的速度与精度,以及为自动垃圾分拣设备提供算法解决参考方案,文章提出一种面向低功耗设备的轻量级垃圾目标检测算法Ghost-YOLO,该算法在保证轻量化的同时具有较高的垃圾检测精度.Ghost-YOLO算法是基于YOLOv...     

基于PageRank和HITS的Web搜索

介绍了目前应用较为广泛的两种算法--PageRank算法和HITS算法.PageRank算法是基于用户随机的向前浏览网页的直觉知识,HITS算法考虑的是Authoritive网页和Hub网页间的加强关系.PageRank算法的基本思想是:如果一个页面被许多其他页面引用,则这个页面很可能是重要页面;一个页面尽管没有被多次引用,但被一个重要页面引用,那么这个页面很可能也是重要页面;一个页面的重要性被均分并传递到它所引用的页面.而HITS算法则专注于改善泛指主题检索的结果,通过一定的计算(迭代计算)方法以得到针对某个检索提问的最具价值的网页,即排名最高的authority.     

基于免疫克隆选择算法的垃圾网页检测

垃圾网页是指一些网页通过不正当的手段来误导搜索引擎,使网页获得高于其应有的排名,从而获得更多的访问量。它不仅降低了网页的质量,同时也导致了严重的Web信息安全问题。传统的垃圾网页检测通常使用经典的机器学习方法包括贝叶斯算法、SVM、C4.5等,这些算法对垃圾网页的检测有一定的效果。在前人的研究基础上提出一种基于免疫克隆选择的垃圾网页检测方法。利用人工免疫系统的自学习及自适应能力来检测利用新作弊技术的垃圾网页,并与广泛用于垃圾网页检测的贝叶斯算法对比。实验表明该方法能有效、可靠地检测出垃圾网页。     

基于贝叶斯公式的自适应垃圾邮件过滤方法

简单贝叶斯算法在邮件过滤领域使用得比较普遍.该算法的优点是简单、对特征较为恒定的垃圾邮件较为有效,但其适应性较差.谨提出一种以贝叶斯公式为基础的自适应垃圾邮件过滤方法,它采用基于词熵的特征提取方法,在过滤过程中不断地进行自学习,具有较强的自适应能力.     

堆叠去噪自编码器在垃圾邮件过滤中的应用

针对垃圾邮件数量日益攀升的问题,提出了将堆叠去噪自编码器应用到垃圾邮件分类中.首先,在无标签数据集上,使用无监督学习方法最小化重构误差,对堆叠去噪自编码器进行贪心逐层预训练,从而获得原始数据更加抽象和健壮的特征表示; 然后,在堆叠去噪自编码器的最上层添加一个分类器后,在有标签数据集上,利用有监督学习方法最小化分类误差,对预训练获得的网络参数进行微调,获得最优化的模型; 最后, 利用训练完成的堆叠去噪编码器在6个不同的公开数据集上进行测试.将准确率、召回率、更具有平衡性的马修斯相关系数作为实验性能评价标准,实验结果表明,相比支持向量机算法、贝叶斯方法和深度置信网络的分类效果,基于堆叠去噪自编码器的垃圾邮件分类器的准确率都高于95%,马修斯相关系数都大于0.88,在应用中具有更高的准确率和更好的健壮性.     

改进ReliefF算法在图像型垃圾邮件检测中的应用研究*

图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响。一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥,但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾。在对垃圾邮件图像的特征数据深入分析后,提出一种基于特征冗余度的ReliefF特征选择算法(R-ReliefF算法)。本算法首先获取图像特征,结合数据特征进行离散化,并对这些离散化后的特征集合进行优化,最后应用在垃圾图像识别上。对比发现,优化后提取的特征子集在识别垃圾邮件图像方面既减少了时间消耗,又提高了垃圾图像识别的精确度。     

基于信息熵和决策分类技术的邮件识别研究

本文通过对电子邮件头信息和正文内容进行离散和特征化处理,将一封电子邮件用向量组的方式加以表达;进而使用基于信息熵的决策树分类技术构建一种垃圾邮件分类识别模型;最后通过实验对该模型做了相关的检验和测试.实验证明,该模型经过一定数量的垃圾邮件和正常邮件的对比学习后,能够进行垃圾邮件的识别,具有较好的效果.     

一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题.本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支持向量机(Suppo~Vector Machine,SVM)核参数,有效地提高了垃圾邮件的过滤精度,实验结果超过了网易免费邮所公布的过滤指标.     

基于神经网络的"垃圾"邮件过滤系统设计

为了对垃圾邮件进行有效地过滤，以神经网络作为分类器，采用由垃圾邮件发送者进行确认的邮件认证方法设计了邮件过滤系统。神经网络的自学习、自适应能力解决了垃圾邮件特征不断变化而过滤方法相对固定的矛盾。新的垃圾邮件认证方法使发送垃圾邮件比接收垃圾邮件更费时间，减少了用户收到垃圾邮件的数量。     

分布式网页排序算法及其传输模式分析

网页规模的飞速发展要求分布式网页排序技术的出现。在分析了分布式环境下网页划分的策略后;基于集中式PageRank,给出了适于开放系统的GroupPageRank算法;接着提出了两个分布式网页排序算法并给出了一些相关理论结果。同时还对传输模式进行了探讨,提出了具有良好扩展性的间接传输模式。最后在真实数据集上进行了实验,验证了实验的结果。     

基于邮件系统组件的过滤技术

介绍了垃圾邮件的定叉和危害,并且针对通用的Internet邮件系统,提出了基于邮件系统组件的垃圾邮件过滤技术并加以分析.     

一种使用渗透搜索的协作式博客垃圾过滤系统模型

提出一种新型的协作式过滤方法来处理博客中的链接垃圾,关键思想是依靠垃圾的手工识别同时通过一个信任网络分享关于垃圾的一些信息。已经识别垃圾的博主告诉一小部分博主（主要是通过内容植入）,同时没有收到信息的博主使用协作式渗透搜索和内容植入,来确定被识别的垃圾的信息。     

基于网络的中文问答系统的研究

文章设计并实现了一个基于网络的中文问答系统。该系统只利用网络搜索引擎返回结果中的摘要部分作为答案抽取的资源,从而节省了下载、分析网络源文本的时间,提出了一种针对该系统的信息抽取算法,并采用一种基于语句相似度计算的答案抽取算法并且进行了改进。实验结果表明该系统对人名及时间类型的问题效果显著。对测试问题集的MRR值达到0.47。