电子商务信息安全管理体系架构

在综合分析电子商务信息安全的基础上,从电子商务流程出发,以管理与技术密切联系的方式,利用信息系统中的信息安全管理体系,结合我国信息系统安全等级保护体系,提出电子商务信息安全管理体系三维架构,并给出易于操作的系统实施方法,以满足电子商务信息安全的实际需要,对电子商务发展的瓶颈问题给出了一种有效的解决方案。     

融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法

知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。     

基于大数据的高校决策分析系统的构建

随着计算机技术和互联网以及物联网的不断发展,"大数据"时代已经到来。针对现有的大数据集合建立决策分析系统,对高校决策分析具有重要的实际意义。本文首先介绍高校建立基于大数据的决策分析系统的背景,然后分别从基于大数据的数据存储方式、决策分析系统的层次结构及实现三个方面介绍基于大数据的高校决策分析系统的构建。     

基于MODI的验证码识别系统设计与实现

从验证码识别的角度设计并采用VC实现了一种检验验证码安全性的方法。该方法首先对验证码图片进行灰度化、二值化、字符分割、重新排版等预处理,然后调用微软MODI组件完成对验证码图片的识别。通过对多个不同网站批量的验证码图片进行识别,表明该系统对于字符规整易于分割的验证码图片具有较好的识别效果。     

基于Hadoop框架的MapReduce计算模式的优化设计

对某高校教学资源平台的海量日志进行了分析,将传统单机分析处理模式,转变为Hadoop框架下的MapReduce分布式处理模式。MapReduce采用分而治之的思想,很好地解决了单机对海量数据处理产生的瓶颈问题。通过分析Hadoop源码的使用,认真研究MapReduce对海量数据处理作业流程分析,提出了MapReduce分布式作业计算的优化策略,从而更好地提高了海量数据的处理效率。     

基于支持向量机的网上银行验证码识别研究

为了评价当前网上银行登陆系统验证码的安全性,选取了其中七类代表性的验证码进行识别。对验证码进行灰度化、二值化、去除干扰、分割、归一化,进行特征向量提取,采用基于支持向量机的方法进行识别。在分析识别结果的基础上,提出了改进网上银行验证码的一些建议。     

电子商务信息安全管理体系架构

在综合分析电子商务信息安全的基础上,从电子商务流程出发,以管理与技术密切联系的方式,利用信息系统中的信息安全管理体系,结合我国信息系统安全等级保护体系,提出电子商务信息安全管理体系三维架构,并给出易于操作的系统实施方法,以满足电子商务信息安全的实际需要,对电子商务发展的瓶颈问题给出了一种有效的解决方案.     

一种基于多层次知识库入侵检测系统的设计

知识库是一个入侵检测系统中关键的一部分,它直接影响到入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)的效率、精度、速度.本文提出了一种多层次知识库入侵检测系统,有效提高了原有IDS的检测效率.并举例说明了如何通过协议分析提取特征值来组建知识库的方法.     

基于混合模型的事件触发词抽取

事件结构性语法特征与事件语义特征各有优势,二者融合利于准确表征事件触发词,进而有利于完成事件触发词抽取任务。现有的基于特征、基于结构及基于神经网络模型等的抽取方法仅能捕捉事件的部分特征,不能够准确表征事件触发词。为解决上述问题,提出一种融合了事件结构性语法特征和事件语义特征的混合模型,完成事件触发词抽取任务。首先,在初始化向量模型中融入句子的依存句法信息,使初始向量中包含事件结构性语法特征;然后,将初始向量依次传入神经网络模型中的CNN和BiGRU-E-attention模型中,在捕获多维度事件语义特征的同时,完成事件结构性语法特征与事件语义特征的融合;最后,进行事件触发词的抽取。在CEC中文突发语料库上进行事件触发词位置识别和分类实验,该模型的F值较基准模型的分别提高了0.86%和4.07%;在ACE2005英文语料库上,该模型的F值较基准模型的分别提高了1.4%和1.5%。实验结果表明,混合模型在事件触发词抽取任务中取得了优异的效果。