分层振冲法在深厚换填砂地基处理中的应用

科特迪瓦阿比让港口扩建项目在集装箱码头沉箱基础下方存在大面积换填砂地基,形成超深超厚的换填砂振冲处理区域,因而需面对振冲器最大一次性振冲处理深度问题。振冲器在大部分试验区无法一次性下沉至设计标高,SPT检测结果无法满足验收要求。现场采用多种改进方案,最终采用分层振冲法解决了该问题,结合试验区所确定的施工参数,所有SPT检测结果满足验收要求。     

时序网络演化速度对传播的影响分析

为分析时序网络演化速度对传播过程的影响,通过改进已有的时序相关系数定义,给出了一个网络演化速度指标;同时,提出了一个具有非马尔可夫性质的时序网络演化模型。在每个时间步,每一个给定的激活节点都以概率r在网络中随机选择一个节点,以概率1-r在该激活节点的原邻居中随机选择一个节点,并在该激活节点与所选节点间建立连边。模拟结果表明：网络模型参数r与网络演化速度指标之间有单调增的关系;同时,激活节点随机连边的概率r越大,网络传播范围就越广。由此可知:演化速度快的时序网络有利于网络传播;进一步地,网络拓扑结构的快速变化有利于信息的快速传播,但不利于抑制病毒传播。     

面向重复数据消除的备份数据加密方法

为解决保证数据机密性与提高重复数据消除率之间的矛盾,提出了一种面向重复数据消除的备份数据加密方法,该方法利用分块内容的哈希值生成分块对称密钥,保证了明文分块与密文分块之间的一一对应。只要用户私钥和身份识别口令不同时泄露,该方法能够有效保证备份数据存储及传输过程中的机密性。实验结果表明,该方法较好地解决了传统加密方法与重复数据消除技术不兼容的问题,大幅度提高了加密备份数据的存储空间利用率,适用于对数据机密性有要求的海量数据备份应用。     

抗好词攻击的中文垃圾邮件过滤模型

针对当前中文垃圾邮件过滤领域面临的好词攻击威胁,提出了一种鲁棒的中文垃圾邮件过滤模型。该模型基于多示例学习机制,并结合中文分词和特征选择方法,将一封邮件转化为若干示例的组合,然后应用多示例逻辑回归模型进行学习和分类。对多示例学习而言,当一封邮件中至少有一个示例为垃圾信息时,该邮件为垃圾邮件,否则为正常邮件。分别对训练数据集和测试数据集进行好词攻击,在多个大规模中文垃圾邮件过滤公开数据库上进行了测试。实验结果表明,在中文邮件过滤领域对抗好词攻击,分类器使用多示例反击策略较之于单示例反击策略有更强的鲁棒性。     

面向云平台的资源分配策略研究

资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点。针对当前已有的资源分配策略进行了深入调研和分析,首先简要分析了云平台资源分配存在的挑战;然后给出了云平台资源分配的形式化描述;在此基础上,从启发式分配算法、基于经济理论的策略,以及其他分配策略三个方面对当前主流的资源分配策略进行描述,分析其优缺点;最后结合具体指标对主流策略进行了综合比较,并指出未来的研究方向。     

敌手分类的Stackelberg博弈分析

在实际电子测量分类系统中,随着机器学习技术的广泛应用,它面临着来自对抗性环境中敌手攻击的巨大挑战。利用非合作二人Stackelberg博弈,并结合实际存在的跟随者反应时延问题,对敌手和数据挖掘者之间的交互行为进行了建模。和以前工作不同之处,在于本模型中考虑了跟随者反应时间对领导者和跟随者收益的影响。首先对Stackelberg博弈问题进行了形式化描述,然后对敌手分类问题进行了博弈建模,重点分析了此条件下博弈双方的收益,最后测试了本模型的正确性和有效性。实验结果表明,应该密切注意异常数据的变化,从而更好的对抗敌手攻击。     

低成本板级电源的几种方案及合理设计

本文简要介绍几种低成本板级电源的解决方案，然后重点介绍如何合理设计，以减小电源纹波和噪音，有更好的电磁兼容性，最后介绍了测试的注意事项。     

蜜罐系统中的FTP诱骗技术*

FTP诱骗技术在有限的系统资源上可以虚拟出无限的FTP空间,可以定制任何黑客想要的FTP资源,可以“克隆”一个实际的FTP服务器,但是所有这些FTP资源都是虚拟的,就算蜜罐系统被攻克也不会泄漏真实有用的信息。这样既能虚拟实际的任何FTP服务,同时可以增强蜜罐系统的甜度,极大地增强蜜罐系统的实用性。最后,提出了FTP诱骗的一种高效、安全的实现方式。     

基于身份的强指定验证者签名的安全分析

针对基于身份的强指定验证者签名方案是不可授权的结论和基于身份的指定验证者代理签名方案设计,对两个方案进行安全性分析,首先证明了基于身份的指定验证者方案的签名是可授权的,然后证明了基于身份的指定验证者代理签名方案的签名是可伪造的,说明基于身份的强指定验证者签名方案的结论是不安全的;而基于身份的指定验证者代理签名方案的设计是不合理的。