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1.
针对智能交通出行数据共享中的隐私保护问题,提出一种基于Fabric的出行数据隐私保护模型。利用区块链不可篡改、可追溯的特性,结合AES算法与访问控制列表机制,从出行数据的上传、查询和访问控制等方面对模型中Fabric区块链数据库、智能合约、中间件等模块进行设计和实现。安全性分析和实验结果表明,所提方法具有较好的安全性、保密性以及可行性,可以提高智能交通出行数据共享环境下的个人隐私安全。  相似文献   
2.
3.
单调性在经典粗糙集属性约简过程中发挥着重要的作用。然而,在一些泛化模型(如量化粗糙集模型)中该性质并不存在。针对该问题,提出了量化粗糙集模型中下近似单调约简的定义,并给出了求得该约简的启发式方法。实验结果表明,相较于下近似保持约简算法,下近似单调约简算法不仅耗时短,而且增加了由正域和边界域表示的确定性,同时降低了由边界域带来的不确定性。  相似文献   
4.
分布式拒绝服务(distributed denial-of-service,DDoS)是目前常见的网络攻击方式之一。在正常访问过程中访问都是理性的,流量较小且存在很大的不确定性;当发生DDoS攻击时,访问是非理性的,会产生大量的流量且存在一定规律。基于机器学习算法(SVM、HMM等)的DDoS攻击检测技术取得一些进展,但还存在着样本数量过多时易发生过拟合和未充分利用上下文信息等不足。基于随机森林的分类模型能够融合上下文信息,且在样本数量增多时不容易发生过拟合。本文提出一种基于随机森林的DDoS攻击检测方法,将数据流信息熵作为分类标准,对TCP洪水攻击、UDP洪水攻击、ICMP洪水攻击等三种常见的攻击方式进行特征分析,在此基础上使用基于随机森林分类模型分别对三类DDoS攻击方式进行分类检测,实验结果表明该方法能够较为准确地区分正常流量和攻击流量。  相似文献   
5.
王笑  戚湧  李千目 《计算机科学》2017,44(9):136-141, 161
随着互联网技术的迅猛发展,网络入侵事件日益频发,入侵检测对于保障网络安全具有重要意义。针对网络入侵检测的迫切需求,提出一种基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型,使用组合状态转移概率矩阵来描述状态转移。利用DARPA 2000数据集在NT系统上重放时产生的事件log作为实验数据以验证该模型的效果,并与普通时变加权马尔科夫链模型进行比较,仿真实验结果表明该模型能够对网络进行实时入侵检测,具有较高的准确性和较强的鲁棒性,并且能够有效降低误测率和漏测率。  相似文献   
6.
7.
RFID数据具有不确定性,复杂事件处理技术将RFID数据看作不同类型的事件,从事件流中检测符合特定匹配模式的复杂事件。概率事件流分为多项概率事件流和单项概率事件流;针对多项概率事件流,提出NFA-MMG模式匹配方法,亦即使用多个有向无环图结合自动机实现模式匹配。针对单项概率事件流,提出NFA-Tree模式匹配方法,亦即使用匹配树结合自动机实现模式匹配;并提出改进的NFA-Tree方法,即基于概率阈值进行过滤,提高结果过滤效率。实验结果验证了上述模式匹配方法的性能优势。  相似文献   
8.
针对物联网环境中不同网络间交互所带来的数据隐私和认证等安全问题,本文提出一种密钥管理和认证签名方案,并进行性能和安全性分析,以证明方案能满足物联网低资源、高交互率、高移动率、低数据量环境下通信安全性要求。通过研究基于身份认证的密钥协商方案,加入三方认证模式,实现密钥身份认证。仿真实验结果验证了方案的有效性。  相似文献   
9.
一种科研项目管理绩效评价模型与方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对科研项目管理绩效的内涵进行分析,在明确科研项目管理绩效生成过程的基础上构建了科研项目管理绩效评价模型和评价指标体系,并选取典型案例进行实证分析,结果验证了评价模型和方法的有效性。  相似文献   
10.
将对象精化思想引入到Lava语言的委派机制中,提出了一种新的面向对象语言——EJava,并给出实现的关键技术。这种扩充不但符合人类的认知方式,而且支持并发程序设计,同时又继承了Java/Lava的原有优势,从而为Java应用开辟了新的领域,为在异构广域网络上实现超大规模分布式并行处理奠定了基础。  相似文献   
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