基于行为轨迹属性的软件动态可信模型*

针对软件动态可信度量方法中准确性和效率存在的问题,提出以行为区间划分软件的结构并以行为轨迹属性刻画软件行为的基于行为轨迹属性的软件动态可信模型SBMDB(Software Behavior Model for Dynamic Trustworthiness Based on Behavior Path Properties)。通过对软件功能进行分析,划分软件的行为轨迹区间,提取区间的行为轨迹属性。同时,针对区间的包含、嵌套问题提出了区间化简算法,建立软件的行为模型。该模型以行为轨迹区间为度量基本单位,降低了度量时的整体消耗,提高了度量的效率。实验分析表明,该模型能够精确获取软件的行为信息,有效地检测攻击行为。与其它模型相比,SBMDB可以在保证度量结果准确性基础上提高度量效率。     

基于非定长系统调用序列的程序行为动态度量方法

针对目前程序动态度量研究中实时性与准确性较差的问题,提出了一种利用程序行为特征进行度量的方法。 通过筛选程序运行过程中产生的系统调用,依据其关联特性构成非定长系统调用序列作为程序的行为特征;采用后缀树结构设计实时特征度量匹配算法（feature matching with updating suffix tree,FMUS）,实现了程序运行过程中的实时特征匹配。 实验表明,该方法具有较高的准确率和低时间耗费比。     

移动自组网自私行为闭环惩罚模型设计

针对移动自组网MAC层开环模型缺乏自私行为惩罚机制的不足,设计一种包括报文信息统计、统计信息共享和判决惩罚模块的闭环改进协议PDCF。报文信息统计定义转发率、丢弃度等指标衡量节点行为,修改仿真软件内置函数实现节点行为信息的统计。统计信息共享定义行为量化等级,改进DCF预留字段和CSMA/CA机制,实现节点行为信息的全网覆盖。判决惩罚模块对节点行为建立一维马尔科夫链惩罚模型,限制节点自私行为。仿真结果表明,与DCF相比,PDCF时延、丢包率和控制开销基本不变,但稳态时自私节点比例得到有效控制,且吞吐量增加2.7Mbps,网络性能得到改善。     

融合用户行为和内容的微博用户影响力方法

为了模拟信息在微博环境中的传播情况,根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析,得到行为因子数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用狄利克雷分配(LDA)模型进行潜在主题分布的识别,通过KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用户之间的相似性,最后结合用户影响力权值,得到用户的影响力。实验表明,此算法较为有效。     

GPU平台上面向性能和功耗的分支优化

强大的计算能力使得GPGPU在通用计算领域得到了广泛的应用。然而,GPGPU的SIMT(Single Instruction Multiple Threads)工作方式,使其执行效率受到应用中不一致分支行为(Branch Divergence)的严重影响。虽然人们提出了线程交换方法来减小分支带来的性能损失,但这种方法往往会引入额外的访存操作,不仅在一定程度上减少了线程交换优化的性能收益,还增加了功耗。首先举例说明线程交换范围对程序性能和功耗的影响;然后提出了一种减少线程交换所引入的额外访存操作的方法。实验表明,对于Reduction程序,当交换范围为256时,在性能平均损失为4%的情况下功耗降低幅度最大为7%;而对于Bitonic程序,当交换范围为256和512时,在没有功耗开销的情况下,性能分别最大提升了6.4%和5.3%。     

微博用户的时间行为研究

人类日常行为活动在生活的各个方面普遍存在。个体行为活动类型多样且个体之间行为差异明显,人类行为显示出高度复杂性。利用微博用户发布微博所产生的时间数据来研究用户的时间行为模式,研究发现个体用户时间间隔的统计特征主要服从幂律、指数和双模3种分布函数;并提出了基于任务队列的个体用户行为动力学模型,解释了用户发布微博的时间间隔分布特征。     

基于小波变换的木马心跳行为检测方法

通常的木马心跳行为检测方法利用的是聚类的思想,很难避免木马自身传输数据包的干扰,导致误报。为此,提出基于小波变换的木马心跳行为检测方法。该方法首先将TCP数据包流表示成包长度信号,然后用基于Mallat的强制阈值除噪算法对信号进行处理,最后通过基于包速率的行为详细信息判定算法得出检测结果。实验表明,该检测方法能有效地检测出心跳行为并具有较强的抗干扰性。     

医院信息系统持续使用意愿研究——基于技术接受模型和期望确认理论

基于技术接受模型与期望确认理论,从患者视角对医院信息系统持续使用意愿进行了实证研究。结果显示感知易用性、感知可用性和系统满意度对系统持续使用意愿均有显著影响。其中感知易用性是最关键的影响因素,期待满足度也通过对感知可用性和系统满意度的作用来对系统持续使用意愿产生影响。基于研究结果,提出了进一步推进医院信息化与信息管理水平的若干建议。     

基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制研究

在Web安全问题的研究中,如何提高Web恶意代码的检测效率一直是Web恶意代码检测方法研究中需要解决的问题。为此,针对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode方面的检测,提出一种基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制。通过对上述漏洞的行为和语义进行分析,提取行为特征,构建Web客户端脚本解析引擎和Web Shellcode检测引擎,实现对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode等的正确检测,以及对Web Shellcode攻击行为进行取证的功能。实验分析结果表明,新的Web恶意代码检测机制具有检测能力强、漏检率低的性能。     

开源社区中已有开发者的合作行为分析

理解开发者的合作行为是促进开源社区协作开发的关键一步。已有文献主要对社区成员的加入与迁移展开研究,而对社区中已有开发者之间的实际合作行为关注甚少。主要从开发者的交互关系与个人技能两个角度出发,探析社区已有开发者如何建立新合作以及哪些因素影响他们的合作。应用Sourceforge.net平台公开的数据进行实验,结果表明不同的开发者的偏好合作模式不同,拓扑距离上的优势(“朋友的朋友”关系)对开发者间首次合作的影响不大,开发者之前的合作次数越多越有利于他们 再次建立合作,而开发环境(操作系统)与开发者(管理)经验对合作也有明显的影响。所得结论有助于提高开源社区已有开发者的合作意识,促进社区的稳定与可持续性。