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1.
为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。  相似文献   
2.
漏磁检测广泛应用于铁磁性材料设备的在线检测当中,是一种有效的缺陷检测方法。如何利用缺陷漏磁信号进行三维不规则缺陷轮廓重构是漏磁检测中的关键问题。然而,三维不规则缺陷漏磁检测的有限元模型计算量大,因此难以快速获得精确的漏磁信号,并且由于缺陷重构的不适定性,研究中不容易获得不规则缺陷的精确轮廓。本文提出了一种用于计算三维不规则缺陷漏磁信号的单元磁偶极带叠加模型,并验证了使用该正演模型进行漏磁计算的有效性,针对三维缺陷轮廓重构的高维优化问题,提出了一种带边界约束的基于信赖域的投影Levenberg-Marquart算法,实现了三维不规则缺陷轮廓的重构。实验结果表明:该三维不规则缺陷重构方法不仅不需要大量的漏磁检测数据,并且相对于群智能算法,重构误差降低了90.1%,最大深度误差降低了53.9%,耗费时间减少了96.1%,实现了高精度的缺陷重构。  相似文献   
3.
大气电场仪的环境误差修订对于提高雷电预警准确率具有非常重要的意义。 针对已有的模拟计算方法难以准确还原 真实复杂的边界条件这一问题,利用有限元法模拟大气电场仪所在位置处的真实地形和建筑物等对大气电场畸变的影响,并对 实测数据进行了环境误差修订。 与已有方法相比,有限元法既模拟还原了真实的边界形状又提高了求解精度和计算速度。 结 果表明,位于平地时大气电场仪的误差修订系数与导体距离之间具有幂函数的变化关系,在屏蔽距离内山地的修订系数变化率 较平地更大;误差修订系数与屋顶边缘距离具有二次函数的变化关系,山地的修订系数较平地更小。 通过模拟计算还得到,崂 山各测站的环境误差修订系数均小于 1,对于屋顶测站和地面测站,地形都是其环境误差的主要影响因素。  相似文献   
4.
ABSTRACT

The purpose of this study was to examine the influence of trust variables (trust: competence, trust: benevolence, trust: integrity) on leadership regarding the organization’s information security policy (ISP) compliance. An instrument with four constructs was used to collect data from 474 non-management subjects from various organizations in the USA. Collected data were analyzed through multiple regression procedure. Results revealed that all trust variables (trust: competence, trust: benevolence, trust: integrity) were influential in predicting the leadership regarding the organization’s ISP compliance. The findings are discussed and implications for practice are outlined. Conclusion, limitations, and recommendations for future research are drawn.  相似文献   
5.
Abstract

Discourses regarding homeownership in the United States emphasize housing as an economic investment. This focus fosters a number of problems, including inflated housing values, increased segregation, economic divisions, and the foreclosure crisis. Community land trusts (CLTs) put land in a non-profit trust to keep it affordable long-term. We examine CLTs as affordable housing organizations where individual residents own homes in the trust and lease the land underneath from the CLT. Interviews of CLT homeowners and staff in Minnesota, USA, show that the use value of CLT housing creates opportunities for different life choices. CLT homeowners cite stability and autonomy as the primary benefits of homeownership. They expressed newfound confidence and freedom to pursue personal goals and live less restricted lives after moving into CLT homes, a finding also emphasized by CLT staff. Limited equity housing such as CLTs can both reinforce dominant meanings of homeownership as providing security and autonomy, while also fostering access and affordability for low-income residents.  相似文献   
6.
智能电网发展迅速,现有的通过物理隔离来保护电力系统终端的防护手段已经不足以应对一些新的威胁。本文提出了一种具有主动免疫能力的电力终端内嵌入式组件解决方案,为用户提供可信身份认证、可信存储、可信度量和可信报告的完整可信的计算环境。以信任链为核心,以高安全国密算法模块作为可信根,构建了覆盖安全启动、安全分区隔离、信任链传递机制和动态度量机制的主动免疫可信计算技术方案,并对该方案进行了原型实现。实验证明了该方案可以抵御恶意软件注入及破坏安全启动的攻击,并且具有良好的效率。  相似文献   
7.
Host cardinality estimation is an important research field in network management and network security. The host cardinality estimation algorithm based on the linear estimator array is a common method. Existing algorithms do not take memory footprint into account when selecting the number of estimators used by each host. This paper analyzes the relationship between memory occupancy and estimation accuracy and compares the effects of different parameters on algorithm accuracy. The cardinality estimating algorithm is a kind of random algorithm, and there is a deviation between the estimated results and the actual cardinalities. The deviation is affected by some systematical factors, such as the random parameters inherent in linear estimator and the random functions used to map a host to different linear estimators. These random factors cannot be reduced by merging multiple estimators, and existing algorithms cannot remove the deviation caused by such factors. In this paper, we regard the estimation deviation as a random variable and proposed a sampling method, recorded as the linear estimator array step sampling algorithm (L2S), to reduce the influence of the random deviation. L2S improves the accuracy of the estimated cardinalities by evaluating and remove the expected value of random deviation. The cardinality estimation algorithm based on the estimator array is a computationally intensive algorithm, which takes a lot of time when processing high-speed network data in a serial environment. To solve this problem, a method is proposed to port the cardinality estimating algorithm based on the estimator array to the Graphics Processing Unit (GPU). Experiments on real-world highspeed network traffic show that L2S can reduce the absolute bias by more than 22% on average, and the extra time is less than 61 milliseconds on average.  相似文献   
8.
网站建设是高校信息化的重要组成部分,也是高校服务于内、外部用户的重要信息平台。如何让师生、校友、学生家长及其他社会人士更方便、更快捷、更愉悦地获取学校信息,是网站建设的初衷。结合我校的校史校情,基于学校管理者、教师、学生等不同用户的体验需求,参考2018年泰晤士报世界大学排名中亚洲知名高校的门户网站案例,通过文献研究法、调研法从门户网站布局、色彩运用、导航栏设定、学校职能部门网站优化整合等方面给出具体改版方案,以期为我校建设具有大学文化内涵、技术先进、视觉精美的新版门户网站提供思路。  相似文献   
9.
田保军  杨浒昀  房建东 《计算机应用》2019,39(10):2834-2840
针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题,提出融合信任基于概率矩阵分解(PMF)的新推荐模型。首先,通过建立基于信任的协同过滤模型(CFMTS)将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得,其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到,全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后,将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时,将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型(MPMFFT),通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值,进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解(SocialMF)、社交信息的推荐(SoRec)、加权社交信息的推荐(RSTE)等模型进行了结果的对比和分析,在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%,同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%,结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题,有效提高推荐质量。  相似文献   
10.
随着在线商品交易额逐年增大和社交网络不断深入发展,推荐系统已成为解决信息过载的重要工具之一。当评分矩阵数据稀疏性较大时推荐精度就会显著下降,特别是用户冷启动的时候这个问题更加明显。因此,本文提出一种新的基于隐式反馈信息的社会化排序推荐算法。该算法首先利用矩阵分解方法计算不同项目间的用户偏好。其次将用户偏好信息融入Bayesian Personalized Ranking (BPR)算法中。然后挖掘用户之间相似关系以及信任用户直接和间接关系,并量化它们之间的信任关系,从而研究不同项目之间用户偏好差异。最后将以上这些信任关系和BPR算法进行融合,进而构建出社会化排序推荐模型。为了验证所提出的社会化排序推荐算法,在DouBan数据集和FilmTrust数据集上,进行该算法的有效性验证。主要通过Precision、MAP和NGCD这三种排序评估指标分别在全数据集和用户冷启动中验证本文所提算法与SBPR、TBPR、BPRMF和MostPopular等算法之间排序推荐的优劣性。实验结果证明本文所提算法明显优于其他排序推荐算法,并可以获得更好的推荐准确率。可见该算法可以有效改善由于数据稀疏性和用户冷启动所带来推荐效果差的问题。  相似文献   
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