解析木马病毒及其防范措施

分析了木马病毒的特征和行为,并且对该病毒的潜伏方式进行了揭示,在此基础上提出了木马病毒的预防措施,给出了木马病毒的清除方法。     

个人电脑“特洛伊木马”病毒的防范

本文从“特洛伊木马”病毒进行了个人电脑的原理，如何发现个人电脑中的木马病毒，消除电脑中的木马病毒及木马病毒的预防等几方面进行了阐述，以其减少木马病毒的危害。     

木马病毒入侵微机的防治研究

该文通过对计算机常见的病毒之一,木马病毒进行详细的研究,从木马病毒的简单介绍,到木马的危害、存在形式以及如何防御、查出和清除木马病毒做了深入的分析。     

木马病毒入侵微机的防治研究

该文通过对计算机常见的病毒之一,木马病毒进行详细的研究,从木马病毒的简单介绍,到木马的危害、存在形式以及如何防御、查出和清除木马病毒做了深入的分析。     

浅析木马病毒的清除与防御

随着计算机和网络技术的不断发展,计算机病毒也在不断地快速发展,从最初的dos病毒到现在的蠕虫病毒以及木马病毒,网络安全成为人们越来越关注的问题,而木马病毒正成为网络安全的最大威胁。本文主要介绍了木马病毒的特点、结构、原理、分类、隐藏方式,以及几种最新木马病毒的清除方法和防范措施。     

浅谈计算机木马病毒的解析与防范

随着电脑的普及和网络的迅猛发展,计算机木马病毒呈现愈演愈烈的趋势,严重地干扰了正常的人类社会生活,给计算机系统带来了巨大的潜在威胁和破坏。为了确保信息的安全与畅通,从木马的概念入手,分析计算机木马病毒的内涵及特征,并对计算机木马病毒的发展方向进行分析,最后介绍计算机常见木马病毒的查杀方法。     

浅谈木马技术

本文探讨了木马技术的基本概念,分类及其对系统可能造成的危害,并且对木马病毒和其他攻击手段进行比较,指出木马病毒的入侵途径,分析了如何检测木马程序、防御木马病毒的方法和技术,最后预测木马技术的发展趋势。     

木马病毒分析及其检测方法研究

特洛依木马作为一种新型的计算机网络病毒,它比其它病毒所构成对网络环境中计算机信息资源的危害都要大。文章对木马病毒特点和所采用技术方法进行了归纳研究,详细介绍了木马病毒在植入、加载、隐蔽、反清除、信息采集和网络通信等六方面所采用的技术方法;在此基础上,提出了基于多Agent协作实现未知新木马病毒自动识别新方法。该方法利用驻留在局域网各机器监测Agent和网络监测Agent所收集的证据和初步判断,并由协作Agent对这些证据和初步判断进行融合印证并做出最终结论。初步实验结果表明,该方法可以有效发现冰河木马病毒和广外女生木马病毒。     

教你两招看破QQ假离线

相信大家都爱用QQ聊天．但你的好友上QQ时用了离线．那就不知道和谁在聊天了。网上有很多破QQ假离线的软件．不过多数会带木马病毒的．木马病毒不那么厉害的话可以被杀毒软件除掉．厉害的木马病毒不把你的电脑搞坏就算你走运吧。     

个人用户木马病毒的防范与清除

通过对木马病毒主要特点及作用方式的分析,有针对性的提出了个人用户在日常电脑使用中的注意事项,并针对木马病毒感染电脑后的主要特征给出应对方法。推荐了killbox、hijackthis等几种手工清除木马病毒的常用工具,介绍了在电脑中毒后常见问题的解决办法。     

新闻推荐算法可信评价研究

随着AI、5G、AR/VR等新技术的快速发展,内容类应用如电子商务、社交网络、短视频等层出不穷,导致信息过载问题日益严重。人工智能技术的发展推动了智能算法的爆炸式运用,作为智能算法的一种,推荐算法在大数据、应用场景和计算力的推动下,通过信息过滤技术,为用户提供适应兴趣及行为的个性化及高质量的推荐服务,逐步提高了用户的使用体验、内容分发效率,在一定程度上缓解了信息过载的问题。但推荐算法的潜在偏见、黑盒化特性及内容分发方式也逐渐带来了决策结果不公平性、不可解释性,信息茧房、侵犯用户隐私等安全挑战。如何提高推荐算法的可解释性、公平性、可信程度等越来越受到国内外政府监管部门、产业及学术界的重点关注,推荐系统和推荐算法也由此从发展期进入管制期。为此,本文针对新闻推荐领域,分析推荐算法的稿件画像、用户画像、推荐推送、反馈干预和人工复审等关键要素,围绕推荐算法生态的参与者,如内容生产者、受众、算法模型、新闻平台,从公平性、可解释性和抗抵赖性三个方面提出了一种新闻推荐算法可信评价体系,并进行定量或定性分析。公平性、可解释性和抗抵赖性是正相关关系,当公平性和抗抵赖性越强、可解释程度越高,新闻推荐算法的可信度越高。希望弥补新闻推荐算法领域的可信研究的空白,建立可信推荐算法生态,加速安全推荐系统的建立和推广,同时为智能算法可信研究提供参考,为智能算法的监管和治理提供思路。     

一种保护青少年脊柱健康的减重背包设计与研究

目前市面上的青少年背包主要通过肩部来进行载荷,而忽略了腰部载荷的作用。背包长期负重 不当会影响脊柱生长。为了平衡肩部、腰部和臀部的载荷,设计一种通过臀部带和弹性杆结构改变重力传递方 式的减重背包。首先对人体背包进行生物力学分析,提出设计方案;然后借助 ADAMS 对传统背包与减重背包 在平地、上坡、下坡 3 种路况下进行人体肩部、腰部和臀部载荷的动力学仿真,并利用 MATLAB 对 2 种背包 的肩部、腰部和臀部的力矩进行分析。结果表明减重背包减轻了肩部 6.1%和腰部 5.4%力矩;减重背包肩部力 矩与腰臀部合力矩的比值是 4.17,而传统背包的比值是 6.58。减重背包减少了肩部和腰部的载荷,同时发现肩 部力矩与腰、臀部合力矩的比值越小,转移到臀部的力矩越大,背包的平衡性越好,表明了减重背包优于传统 背包。     

基于信息熵的风格绘画分类研究

针对艺术风格绘画分类算法中存在的精度和效率不高等问题,提出一种基于信息 熵的艺术风格绘画分类算法。首先选取西方漫画、素描、油画、水彩画,以及国内烙画、水墨 画、壁画具有代表性的 7 种艺术绘画风格作为研究对象,对图像进行去噪、归一化等预处理。 其次,提取绘画艺术作品风格特征,分别求取图像的颜色熵、分块熵、轮廓熵,并合并构成不 同绘画风格的信息熵。信息熵求取时,将色彩空间转换为 Lab 颜色空间,通过 a、b 通道颜色值 及加权函数获得图像的颜色熵;通过对艺术图像分块求取信息熵,求取分块的信息熵均值获得 分块熵;通过 Contourlet 变换,求取艺术图像的轮廓信息,获得轮廓熵。接着,合并提取的颜 色熵、分块熵、轮廓熵,利用支持向量机(SVM)对艺术风格图像学习训练,获得艺术绘画风格 的分类模型;最后,提取待识别绘画风格样本的熵特征,通过 SVM 分类识别获得最终的分类 结果。该方法具有特征维数少、运算速度快、尺度不变性等优势,实验结果表明,其能提高不 同绘画风格的分类精度和效率。     

基于改进U-Net的水草图像分割方法

无人艇（USV）在河道水面作业过程中,水草会缠绕推进器,这是整个业界应用都遇到的困扰。针对水面图像中水草分布的全局性、分散性以及边缘和纹理的复杂性,对U-Net进行改进并用于对图像所有的像素进行分类,以减少网络特征信息的丢失,并加强全局和局部特征的提取,从而提高分割性能。首先,采集多地多时段水草图像数据,制作了一个比较全面的水草语义分割数据集;其次,提出在U-Net中引入三个尺度的图像输入,从而使得网络对特征进行充分提取,并引进三种上采样图像的损失函数来平衡三种尺度的输入图像带来的总体损失;此外,还提出了一种混合注意力模块并引入到网络中,其包含空洞卷积和通道注意增强两个分支;最后,在新构建的水草数据集上对所提网络进行验证。实验结果显示,所提方法的准确率、均交并比（mIoU）和平均像素精度（mPA）值分别可达96.8%、91.22%和95.29%,与U-Net（VGG16）分割方法相比,分别提高了4.62个百分点、3.87个百分点和3.12个百分点。所提方法可应用于水面无人艇对水草的检测,并进行相应的路径规划来实现水草避让。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

三支决策的时空性

从三支决策发展历史和已有研究出发,在总结和分析三支决策近年来理论、方法、算法及应用的基础上,基于时间和空间两个维度,分别提出了时间三支决策模型和空间三支决策模型。时间三支决策注重在动态决策环境下对序贯决策进行诠释;空间三支决策主要基于“多层次”和“多视角”的粒计算思想对最优粒层和粒度进行选择。此外,对三支决策的时空性作了深入探讨和分析,厘清了三支决策发展过程和研究脉络。最后,对三支决策的研究现状进行总结,并给出未来发展方向。     

基于云计算的物流区块链共识算法研究

为解决物流企业供应链的商流、物流、资金流、信息流、服务流等信息的不可篡改性、物品可溯源性、公证防伪不可抵赖性、资金的安全性等日益迫切的问题,提出了基于云计算的物流区块链模型及区块链共识算法。分析传统物流交易流程及其交易模型存在的问题,提出利用云计算与区块链解决其存在不足的思路;根据云计算与区块链的技术特点,融合各自的优势,给出物流区块链和云物流区块链的定义,提出基于云计算的物流区块链模型。根据实用拜占庭共识算法的基本原理和云物流区块链模型,结合去中心化和不可抵赖性的要求,对物流区块链共识算法进行设计,并与原始实用拜占庭共识算法、优化MinBFT算法进行分析比较。该算法与PBFT、MinBFT、CloudPBFT等算法进行对比实验,实验结果表明该算法在节点大于3f+1时,节点越多,吞吐量越大,其吞吐量以及网络延迟时间皆优于PBFT、MinBFT、CloudPBFT等算法。因此,该算法是一种可靠而有效的,具有去中心化和不可抵赖性的物流区块链共识算法。     

基于大数据的航道采集系统的架构设计

随着大数据技术的迅速发展,智能航道应运而生。航道的水文、水深、岸线等要素数据是实时监测获取的,其具有大数据 4V 的特征。同时,航道行业中没有标准统一的通讯协议,智能采集设备和业务系统高度耦合,各业务系统存在信息孤岛的状况,无法满足大数据量的要求。因此,本文提出一种基于大数据的航道采集系统的架构设计,构建了高通量、高可靠、高保密的航道数据的采集通道。该系统架构包含四个中心模块：采集处理中心、指令下发中心、数据生命周期管理中心和配置管理中心。各中心模块采用大数据技术分布式/集群架构,能够高效、可靠的处理大规模的实时数据,且能根据数据的规模动态调整集群的大小。本系统通过配置管理中心动态配置协议、设备,实现了对智能设备的可插拔式的管理。所有的智能设备监测的数据均通过采集系统处理后,由业务系统从分发模块订阅,降低设备与业务系统耦合度,且实现所有数据的汇聚整合,有利于后期航道大数据的分析挖掘,进而发现更多有重要价值的航道知识。     

基于ENet的轻量级语义分割算法研究

语义分割算法能够对图像进行像素级的分类,广泛应用于无人驾驶、医学图像处理和工业自动化等领域,具有重要研究价值。对语义分割算法的研究集中在提升分割精度、降低参数量和增加推理速度3个方面。经典的轻量语义分割算法ENet使用多层卷积的编解码器和大量的空洞卷积来避免过多的下采样和利用空间信息,虽能保证一定的空间信息完整性与较大的感受野,但存在编解码器臃肿、空间信息传递性差、感受野溢出并造成网格效应等问题。对ENet算法结构进行裁剪,利用注意力机制和金字塔结构的空洞卷积设计了空间信息传递模块,优化算法结构,改善算法感受野,完整传递空间信息,提出了改进的ENet算法 C-ENet+AM+RAM 。在公开数据集Cityscapes和BDD100K上的实验结果表明,新模块能够以更小的参数量与计算量提升原有模型性能,证明了原算法删减部分的冗余性与所设计模块的有效性。     

基于MFC和OpenGL的虚拟人体经络穴位模型实现方法

现有人体经络穴位模型较少具有触摸交互功能,本文基于OpenGL(Open Graphics Library)和MFC(Microsoft Foundation Classes)技术框架,仿真实现交互式虚拟人体经络穴位模型系统,并介绍其实现方法和过程。首先建立人体模型以及穴位点、经络线段。然后利用OpenGL和MFC对模型、穴位点、经络线加载和渲染。详细阐述系统实现的框架和流程,以及在开发过程中涉及的关键技术,如使用动态方向调整来显示穴位点名称,使用全局函数传递消息来提高模型加载响应的效率,给出触摸点坐标快速获取的方法。最后将模型成功部署到触摸式一体机上。模型系统具有较好的交互性,无需鼠标,仅用手指触摸即能实现模型的放大、缩小、旋转、定穴、经络循环等操作。模型能够帮助使用者学习经络知识,其穴位记忆功能能够测试使用者对穴位掌握情况,也为穴位爱好者提供较真实的经络穴位学习环境。