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在利益驱动下,社交网络中出现大量虚假账户,其发布的虚假消息可对正常用户产生误导。通过对社交网络中大量数据进行分析,发现虚假账户与正常账户在账户特性、行为特性上有较大差异。基于这些差异,结合Rough Set相关理论提出账户信任度的计算模型。所得信任度可用以区分虚假账户,并为正常用户的判断提供依据。实验显示,根据所得信任度对账户排序得到了较好效果,并能够有效区分虚假账户。 相似文献
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层次化网络安全威胁态势量化评估方法 总被引:111,自引:2,他引:111
安全评估是贯穿信息系统生命周期的重要管理手段,是制定和调整安全策略的基础和前提.只有充分识别系统安全风险,才能有针对性地采取有效的安全防范措施.基于IDS(intrusion detection system)海量报警信息和网络性能指标,结合服务、主机本身的重要性及网络系统的组织结构,提出采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势量化评估模型及其相应的计算方法.该方法在报警发生频率、报警严重性及其网络带宽耗用率的统计基础上,对服务、主机本身的重要性因子进行加权,计算服务、主机以及整个网络系统的威胁指数,进而评估分析安全威胁态势.实验表明,该系统减轻了管理员繁重的报警数据分析任务,能够提供服务、主机和网络系统3个层次的直观安全威胁态势,使其对系统的安全威胁状况有宏观的了解.而且,可以从安全态势曲线中发现安全规律,以便调整系统安全策略,更好地提高系统安全性能,为指导安全工程实践、设计相应安全风险评估和管理工具提供了有价值的模型和算法. 相似文献
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提出一种基于人工智能和元宇宙的人机交互学习智能代理,将佛教经典卷宗中的模糊本体论应用于人工智能(artificial intelligence,AI)中,使得中小学生在元宇宙中学习英语和模糊标记语言(fuzzy markup language,FML)。基于强化学习、智能代理、本体和AI-FML人机交互学习技术,提出了一种基于模糊本体的智能代理,供学生在AI-FML元宇宙平台上体验计算智能应用,学习模糊逻辑、神经网络和进化计算的基本概念。将模糊本体和AI-FML的核心技术与《心经》相结合,在AI-FML元宇宙中构建具有计算智能、感知智能和认知智能的智能代理。此外,还运用人类对《心经》的语义理解,将AI- FML元宇宙平台的概念解释给中小学生学习和体验计算智能。智能代理与学习环境和AI-FML元宇宙进行交互,可以帮助教师评估学生们在每个课时学习英语或计算智能应用的表现,并以热力图的形式来反映。通过评估AI-FML元宇宙在上海4所国际中小学的实施情况,观察到智能代理能够有效工作,学生的学习成绩有上升趋势。 相似文献
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在大规模复杂网络社区划分中,标签传播算法已经被证实为一种速度极快的算法,被广泛应用。但是标签传播算法还存在一些缺陷,比较突出的是社团划分结果的不稳定,鲁棒性较差。通过某些指标来计算节点在网络中的影响力,在节点第一次更新时,有效地将影响力较大的核心节点标签值传播出去,准确形成各个社区的基本框架,大幅改善了传统标签传播算法的鲁棒性,同时取得了更好的社区划分效果。 相似文献
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互联网已经成为人们发布、获取、共享信息的首选方法,大量多语言媒体信息蕴含着人们关注的热点话题及情感倾向。因此,多语言文本聚类研究对于了解民意倾向、引导舆论具有重要意义。文中提出融合时间影响因子的多语言文本复合聚类算法,用以研究互联网环境下,时间维度对聚类分析的影响。通过采集网络媒体英语、西班牙语、德语、法语新闻信息4000多条,实验证实,该算法取得了较好的聚类效果。 相似文献
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基于MATLAB环境下的模糊推理程序化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了在MATLAB环境下,实现模糊推理的程序化的方法,解决了由于增加模糊量化论域而产生的复杂计算问题,为模糊控制的研究和应用提供了方便的条件. 相似文献
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基于模糊信息融合的漏洞评估方法 总被引:4,自引:0,他引:4
利用漏洞扫描器及入侵检测系统的统计结果两方面信息 ,提出了应用模糊信息融合对安全漏洞进行定性评估的方法 .首先介绍了此方法的基本原理 ,然后介绍了该方法在安全漏洞评估中的具体实现 .此方法与基于专家经验的评估方法相比 ,具有准确度高、计算速度快的优点 .实验表明 ,该方法是可行、有效的 相似文献