基于客户端信息和风险判别的 动态验证码系统

为了防止机器自动登录等网络恶意行为带来的安全问题,针对现有验证码系统的不足,建立了以客户端环境信息和用户行为信息作为识别属性的动态验证码系统,通过基于决策树的客户端信息分析和基于余弦相似度的鼠标轨迹验证两种算法进行用户风险级别判定,根据风险级别设定用户验证方式,对中危级别用户则通过二次验证完成最终验证,同时通过动态验证码机制、混淆代码机制和安全传输机制来增强系统安全性,由此构建了一个结合客户端信息和风险判定的动态验证码系统.     

合并报表抵消项目及其对递延所得税影响

编制合并报表是集团公司对外披露财务信息的基础，在编制合并报表的过程中准确抵消内部交易事项及所涉及递延所得税的确认与计量是一项尤为重要的工作。本文对合并报销抵消项目以及递延所得税影响进行探讨。     

面向能力培养的计算机病毒课程教学体系的构建

计算机病毒课程是信息安全专业课程体系中一门重要的专业课,具有理论性强、实践性强和技术更新快等特点。课程教学不仅要能为学生传授现有的技术,还要为学生建立应对新技术的学习思路和方法,因此从计算机病毒技术对学生的能力要求出发,构建面向能力培养的计算机病毒课程的教学体系,为该课程的教学提供了一个新的探讨方向。     

基于广义置信度的样本选择算法

对模式识别系统而言,不同的训练样本在建立模式类模型时所起的作用不同,因此必须对训练样本进行选择。而在训练样本中,边界样本的判定方式以及训练样本中包含边界样本数量的多少对分类的精度起主要作用。为此,结合基于模板匹配的脱机手写汉字识别,定义了一种通过广义置信度判定边界样本的方法,并且在此基础上建立了基于广义置信度的训练样本选择算法。通过在脱机手写汉字数据库HCL2004上进行实验,由该算法选择出的训练样本集在训练样本数减少的同时,使得系统识别率有了较大的提高,从而证实了该算法的有效性。     

基于Stacking的恶意网页集成检测方法

针对目前主流恶意网页检测技术耗费资源多、检测周期长和分类效果低等问题，提出一种基于Stacking的恶意网页集成检测方法，将异质分类器集成的方法应用在恶意网页检测识别领域。通过对网页特征提取分析相关因素和分类集成学习来得到检测模型，其中初级分类器分别使用K近邻（KNN）算法、逻辑回归算法和决策树算法建立，而次级的元分类器由支持向量机（SVM）算法建立。与传统恶意网页检测手段相比，此方法在资源消耗少、速度快的情况下使识别准确率提高了0.7%，获得了98.12%的高准确率。实验结果表明，所提方法构造的检测模型可高效准确地对恶意网页进行识别。     

降低钢铁系统成本的探讨

在资源日渐紧张的今天,低成本战略在钢铁行业中的位置尤为重要,就此提出了一些降低钢铁系统成本的措施和建议.     

基于改进的加权补集朴素贝叶斯物流新闻分类

针对物流新闻类别分布不均衡,分类器容易倾向大类别而忽略小类别的问题,提出基于加权补集的朴素贝叶斯分类模型.构建物流新闻语料库,结合卡方检验进行特征选择,基于局部、全局和类内、类间的思想,分析并改进传统特征加权算法,设计适用于类别分布不均衡物流新闻的加权补集朴素贝叶斯模型.实验结果表明,相较传统分类方法,加权补集朴素贝叶...     

基于图像分区的大容量预测编码信息隐藏算法

基于预测编码的思想,提出了一种无损的信息隐藏算法,即通过将载体图像分为秘密信息嵌入区和非嵌入区分别进行编码,克服了解码过程中可能出现的误差扩散,使得算法在提取秘密信息的同时能完全恢复原始载体图像。通过在不同大小的载体图像上进行实验可知,该算法达到了0．953bit／byte的大信息隐藏容量以及49．184dB的信噪比,证实该算法的有效性。     

HCL2000手写汉字数据库的更新及相关研究

HCL2000 是目前最具影响力的手写汉字数据库之一,基于研究手写汉字规律的设计初衷,该数据库采用了以书写者为单位按文件形式组织和存放的方式。本文则从研究样本选择的应用角度出发,对HCL2000中的样本进行了重新组织,同时对该数据库中的错误进行了纠正,生成了一个新的手写汉字数据库HCL2004。文章最后基于HCL2004 数据库和方向线素特征进行了有关训练样本数对识别性能影响的研究,给出了3755类大字符集情况下的最佳训练样本数为300 的结论,同时还对识别过程中的样本选择问题进行了探讨。