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网络数据过滤是防御木马的一项重要技术,提出一种基于用户行为来过滤网络数据的新方法.该方法通过进程将用户操作行为与网络数据进行关联,允许用户操作过的进程收发网络数据,不需要人工干预就可以过滤网络数据.实践表明该方法防御以单独进程形态运行的木马比较有效,并且不怕木马变形,有利于构建高效的防御系统. 相似文献
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为优化线性时态逻辑语句的生成过程,减少模型检测的时间,提出一种面向模型检测的基于自然语言处理生成线性时态逻辑验证语句的方法。对需求文档提取关键词,将文档中的数据和可以代表模型中状态的名词进行提取,注释UML模型,对UML模型中的状态进行归类,将模型中的状态分为数据属性类和调用操作类,利用配对的线性时态逻辑格式生成线性时态逻辑,用于软件模型一致性验证。实验结果表明,该方法与ST模型相比可以提高模型检测的效率。 相似文献
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