基于URL过滤与内容过滤的网络净化模型

在信息时代里，信息爆炸似地增长着，而为数众多的不良信息充斥其中。针对这种现状，许多的公司与研究机构都提出了自己的过滤模型。文中在研究过去模型的基础上，提出了一种高效可靠的网络净化模型。该模型在运用WCCP协议的前提下，结合了URL过滤和内容过滤这两种过滤方法对网络信息进行过滤，改进了传统的URL过滤算法。     

基于Windows终端信息过滤的网络访问控制研究

为防范终端从网络中获取不良信息,分析了常见的网络访问控制和信息过滤方法,建立了基于终端信息过滤的网络访问控制模型。该模型通过综合分析URL地址/关键字I、P地址和协议等信息来识别不良网站,通过分析网页文本关键词识别不良网页。基于Windows网络过滤驱动技术,开发了一款Windows终端网络信息过滤和访问控制软件。该软件拦截Win-dows终端的网络访问数据流,应用建立的网络访问控制模型,实现了对不良网站和网页的访问控制。     

一种新型的基于URL过滤的反垃圾邮件技术*

在深入分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并实现了一种新型的基于URL过滤的垃圾邮件过滤技术(URLbased spamfiltering,UBSF)。该方法通过对比从到来邮件中提取的URL与URL库中存储的URL信息的相似性来判定垃圾邮件。通过语料库以及构建实际系统原型的测试,表明该方法具有准确性高、误报率低以及实时处理速度快的优点。     

基于退火遗传算法的网络信息过滤系统研究

分析了网络信息过滤一般模型以及现有技术,研究了如何更准确地构建用户模板,提出了一种基于遗传算法的网络信息过滤系统模型,并且引入了遗传扩展操作和Boltzmann群体更新准则来改进遗传算法存在的缺点,同时给出了一种Roocchio反馈模型对用户兴趣模板进行更新和维护.实验结果表明,基于该模型设计的网络信息过滤系统能够有效实现对网络信息过滤.     

互补网络中多级混合过滤系统的研究

针对适合互补结构网络信息特点的过滤机制进行研究,提出一种改进的用户兴趣模型,在研究内容过滤和协作过滤的基础上,建立适合互补结构网络的多级混合过滤系统。通过对多级混合过滤模型的实验,表明多级混合过滤模型克服了单独使用内容过滤或协作过滤方法的缺点,提高了过滤的准确度。     

互补网络中多级混合过滤系统的研究

针对适合互补结构网络信息特点的过滤机制进行研究,提出一种改进的用户兴趣模型,在研究内容过滤和协作过滤的基础上．建立适合互补结构网络的多级混合过滤系统。通过对多级混合过滤模型的实验,表明多级混合过滤模型克服了单独使用内容过滤或协作过滤方法的缺点,提高了过滤的准确度。     

基于BP人工神经网络的信息过滤技术研究

首先介绍了信息过滤中向量空间模型的基本工作原理。针对目前信息过滤技术过滤精度低、速度慢的缺点,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,重点研究了BP人工神经网络特征输入数据的取得、网络拓扑结构的选择、BP人工神经网络的训练过程、神经网络产生结果数据的处理方式,在此基础上提出了一种基于BP人工神经网络的信息过滤模型,实验证明,此模型过滤效率有了显著提高。     

基于SPI与VSM的Web访问控制与过滤系统的研究与设计

对用户请求的Web文本信息进行实时控制与过滤是信息安全的一个重要研究分支.基于Winsock SPI技术实现了一个Web访问控制与过滤系统.系统利用VSM模型计算网页间的相似度,采用URL规则和Web页内容审计的混合策略进行过滤.系统既能过滤新Web页,又能自动维护URL规则库,经多次测试效果良好.     

一种基于URL分类的在线垃圾邮件过滤技术

垃圾邮件过滤是网络安全领域的一个经典难题.在分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并使用机器学习领域经典的最大熵模型,对最能体现垃圾邮件特性的URL链接进行分类识别,实现了一种新型的基于URL分类的在线垃圾邮件过滤技术(URL-based spam filtering technique, UBSF).实验结果表明,该技术具有准确性高、误报率低以及适合实时在线处理的优点.     

基于内容的网络异常信息过滤*

通过对信息过滤一般过程的分析,提出了一种基于内容的网络异常信息过滤方法。在源信息采集方面,建立了网络信息捕获构架,基于协议分析实现网络数据的提取;在信息内容处理方面,采用设立切分标志进行文本信息的预处理,在此基础上,基于向量空间模型实现文档的结构化表示;在信息匹配算法方面,通过计算文档向量之间的相似度,实现网络信息的有效过滤。     

基于哈希表的高性能URL过滤器研究

防火墙通过URL过滤控制对因特网信息资源的访问．为了在高速防火墙上实现URL过滤,本文提出了位图法以改进URL过滤器的哈希表数据结构,提高哈希表查找速度;提出了快速压缩法,降低过滤器的空间占用．经过位图法和快速压缩法改进,并应用高速缓存优化后,采用实验对URL过滤器进行性能评价,发现URL过滤的平均时间下降了253．7％。空间下降了25．7％．     

基于URL的网页内容过滤器的设计与实现

讨论了基于URL的网页内容过滤器的设计与实现。通过对Linux系统内核模块的分析，设计通过网络包截获、网络包过滤两个步骤进行过滤器的实现。在设计过程中，探讨并实现了URL阻挡树模型、七下层通信的技术（上下层大规模数据传输和内核主动发信号给进程的技术）和包的截获技术。     

基于Counting Bloom Filter的海量网页快速去重研究

随着网络技术和电力信息化业务的不断发展,网络信息越发膨胀,将导致互联网和电力信息网中存在海量网页冗余的现象,这类现象将会使数据挖掘、快速检索的复杂度加大,从而对网络设备和存储设备的性能带来了巨大的挑战,因此研究海量网页快速去重是非常有必要的。网页去重是从给定的大量的数据集合中检测出冗余的网页,然后将冗余的网页从该数据集合中去除的过程,其中基于同源网页的URL去重的研究已经取得了很大的发,但是针对海量网页去重问题,目前还没有很好的解决方案,本文在基于MD5指纹库网页去重算法的基础上,结合Counting Bloom filter算法的特性,提出了一种快速去重算法IMP-CMFilter。该算法通过减少I/0频繁操作,来提高海量网页去重的效率。实验表明,IMP-CMFilter算法的有效性。     

点模型的多边滤波器降噪算法

为了更好地去除噪声,并保持模型的突出特征,提出了一种鲁棒的点模型多边滤波器降噪算法,该算法充分考虑了模型表面的法向量、曲率等内蕴几何量和噪声之间的关系。首先通过自适应选取最优邻域控制函数来将滤波窗口限制在顶点法向量相近的区域,以防止滤波后模型的收缩和过光顺;然后运用协方差矩阵分析的方法,在最优邻域内计算出各采样点的法向量和曲率;最后以采样点滤波参考平面为基准,分别平滑采样点的法向量和位置,即先对采样点的法向量进行多边平滑,然后根据新的法向量来多边平滑输出各采样点的位置偏移量,最后在法向方向上移动该顶点,以达到降噪的目的。实验结果表明,多边滤波器在有效地去除噪声的同时,还能较好地保持点模型表面的几何特征。     

A Multiple Model Tracking Algorithm Based on an Adaptive Particle Filter

The interacting multiple model based on a particle filter fails to meet the requirements of real‐time performance when manoeuvring target tracking by radar due to deficiencies in its high calculation complexity. An improved particle filter based on landscape adaptive particle swarm optimization is proposed. This filter adopts the method of updating inertia weight, using not only local information and global information, but also preventing algorithm trapping in a local optimum, so the filter can find the optimal solution with less iteration. Additionally, an improved tracking model is presented. With the help of systematic resampling, the model can figure out the model index of particles. The experimental results prove that the new tracking algorithm not only improves manoeuvring target tracking accuracy, but also decreases computing complexity.     

基于 ISAPI 过滤器的 Web 防护系统

随着 Internet 的发展,恶意用户利用 Web 应用程序存在的漏洞,对 Web 站点实施攻击,从而完成获取信息资料、植入病毒木马、伪装钓鱼网站、恶意插入广告等恶意操作,危害用户的利益,降低网站的可信度。随着 Web 攻击的日益增长,网站的安全风险达到了前所未有的高度。针对 Web 站点安全问题,在 HTTP 协议模型的基础上,结合 URL 解析技术及 Web 服务器核心扩展技术,文章设计并实现了一个基于 ISAPI 过滤器的 Web 防火墙系统。该系统可抵御常见网络攻击行为,为基于 HTTP 协议的 IIS 网站提供安全保障。系统主要包括3个组成部分：配置模块、过滤模块及日志模块。文章对系统过滤模块的设计与实现进行了详尽的阐述,系统的主要功能包括：过滤 HTTP 请求类型、限制头部长度、禁止 SQL 注入、禁止 Cookie 注入、禁止跨站攻击、防止敏感目录扫描、过滤请求文件类型以及 IP 黑名单。系统通过上述功能可以有效检测 Web 攻击行为并能做出正确处理,为 Web 网站安全提供有效保障。文章最后对系统进行功能测试,测试表明,系统可以对常见的 Web 攻击行为进行过滤处理并做出预期响应。系统符合设计目标,具有较高的实用价值。     

基于协同表示学习的个性化新闻推荐

新闻推荐是互联网推荐系统的研究热点之一,传统的协同过滤算法应用于新闻推荐中会面临严重的新闻冷启动问题,而且也没有考虑新闻内容本身包含的丰富的语义信息。该文将文档与词的表示学习模型与基于矩阵分解的协同过滤算法结合起来,提出一种用于推荐领域的协同表示学习模型,能同时学习带有语义信息的用户和文档的表示向量。在真实的新闻点击数据集上的实验表明,该文提出的模型优于其他基准模型。     

粒子滤波算法在数据同化中的应用研究进展

数据同化能将观测数据和模型模拟有机结合,优势互补,成为全球环境变化研究的重要方法之一。在数据同化算法的发展过程中,粒子滤波算法不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,成为当前数据同化算法研究的重点。通过对粒子滤波算法在数据同化中应用研究进展的相关文献进行收集、整理和归纳,总结了粒子滤波算法的优势及在数据同化中的应用,并分析了粒子滤波算法应用于数据同化时所存在的主要问题和相应的解决方法,最后展望了未来的研究重点及发展趋势,为深入开展粒子滤波算法研究、使之更好地应用于数据同化领域提供理论依据。     

基于分层结构保留的增量网络爬虫算法

为了提高目前爬虫算法抓取结果的有效性, 提出了一种旨在获取有效信息的改进网络爬虫算法, 主要设计了信息的分层结构保留策略和URL过滤模式。在改进算法中, 网络资源定位符被分层存储, 在保留信息全部拓扑关系的基础上, 将交错复杂的URL网络系统从一个图结构变为一个层次分明的树结构。在执行结构模式下, 实现了增量爬虫算法。仿真实验以实际网站的BBS为测试数据, 结果表明, 改进算法比现有网络爬虫算法在爬行速度、下载效率与信息有效性等方面有较大的优势。因此, 分层结构策略与URL过滤模式可以在增加少量计算时间的前提下极大提高爬虫抓取页面的有效性。     

卡尔曼滤波在自动驾驶的应用

卡尔曼滤波是一种估值算法,用估计与测量对模型的状态进行较为准确的监控和预判,同样可以用于汽车自动驾驶的领域,来进行对动态模型的计算。自动驾驶是当前正在被突破的一个创新领域,以我国目前迅猛发展的科技实力,在这个新兴领域也能冲在前面。这个过程的研究中运用了数学、物理学、统计学等多方面的知识,包括动态模型的建立和监测,速度控制以及运动路线的规划等等。运用卡尔曼滤波可以帮助自动驾驶的研究和发展,更好地进行车辆间距离的监测和控制。