互联网推荐系统比较研究

全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.  

云计算安全研究

云计算代表IT领域向集约化、规模化与专业化道路发展的趋势,是IT领域正在发生的深刻变革.但它在提高使用效率的同时,为实现用户信息资产安全与隐私保护带来极大的冲击与挑战.当前,安全成为云计算领域亟待突破的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了云计算对信息安全领域中技术、标准、监管等各方面带来的挑战;提出云计算安全参考框架及该框架下的主要研究内容;指出云计算的普及与应用是近年来信息安全领域的重大挑战与发展契机,将引发信息安全领域又一次重要的技术变革.  

物联网关键技术与应用

物联网因其巨大的应用前景而受到各国政府、学术界和工业界的广泛重视.介绍了物联网的概念、基本属性和特征,描述了物联网的体系构成、发展阶段及趋势.以传感器网络为例详细论述了物联网的关键技术,最后以环境监测为例,说明了物联网的典型应用.  

机会网络

大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之间存在至少一条完整的路径,因而无法在这类环境中运行.机会网络利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间通信,这种完全不同于传统网络通信模式的新兴组网方式引起了研究界极大的兴趣.首先介绍机会网络的概念和理论基础,并给出了当前机会网络的一些典型应用,然后详细阐述了机会网络研究的热点问题,包括机会转发机制、移动模型和基于机会通信的数据分发和检索等,并简要叙述了机会网络的通信中间件、协作和安全机制以及机会网络新的应用等其他研究问题,最后进行总结并展望了机会网络未来一段时间内的研究重点.  

软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术从20世纪70年代发展至今,一直是软件工程领域最活跃的内容之一,在分析软件质量、平衡软件成本方面起着重要的作用.研究和讨论了软件缺陷预测技术的起源、发展和当前所面临的挑战,对主流的缺陷预测技术进行了分类讨论和比较,并对典型的软件缺陷的分布模型给出了案例研究.  

基于信息融合的网络安全态势评估模型

安全态势评估是近年来国内外在网络安全领域的研究热点之一.对已有的安全态势评估方法进行了详细分析和比较,针对网络安全中多数据源的特点,提出基于信息融合的网络安全态势评估模型,引入改进的D-S证据理论将多数据源信息进行融合,利用漏洞信息和服务信息,经过态势要素融合和节点态势融合计算网络安全态势,绘制安全态势曲线图,同时对态势计算结果进行时间序列分析,从而实现网络安全趋势的预测.最后利用网络实例数据,对所提出的网络安全态势评估模型和算法进行了验证,结果表明该模型比已有成果更加有效和准确.  

基于日志审计与性能修正算法的网络安全态势评估模型

文章分析和比较了目前的安全态势评估方法,提出了一种基于日志审计与性能修正算法的网络安全态势评估模型.首先利用日志审计评估节点理论安全威胁,并通过性能修正算法计算节点安全态势.然后利用节点服务信息计算网络安全态势,并且采用多种预测模型对网络安全态势进行预测,绘制安全态势曲线图.最后构建了一个网络实例,使用网络仿真软件对文中提出的态势评估模型和算法进行了验证.实验证明该方法切实有效,比传统方浇法更准确地反映了网络的安全态势和发展趋势.  

迁移学习研究进展

近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1)用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2)必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向.  

基于C4.5决策树的流量分类方法

近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题成为网络测量领域一个新兴的研究方向.在现有研究中,朴素贝叶斯方法及其改进算法以其实现简单、分类高效的特点而被广泛应用.但此类方法过分依赖于样本在样本空间的分布,具有潜在的不稳定性.为此,引入C4.5决策树方法来处理流量分类问题.该方法利用训练数据集中的信息熵来构建分类模型,并通过对分类模型的简单查找来完成未知网络流样本的分类.理论分析和实验结果都表明,利用C4.5决策树来处理流量分类问题在分类稳定性上均具有明显的优势.  

基于Hash函数的RFID安全认证协议研究

无线传输、信号广播、资源受限等特点使RFID技术存在潜在安全隐患.在对RFID技术所面临的安全问题进行了详细地描述和分析后,提出了认证识别的单一会话模式和连续会话模式的概念,基于Hash函数设计了一个介于RFID标签和后端服务器之间的安全认证协议HSAP,以解决假冒攻击、重传攻击、追踪、去同步化等安全问题,并基于GNY逻辑给出了形式化的证明.由于在RFID标签中仅仅使用了Hash函数和或操作,因此HSAP协议跟先前的工作相比更适合于低成本RFID系统.