基于集成学习的钓鱼网页深度检测系统

网络钓鱼是一种在线欺诈行为,它利用钓鱼网页仿冒正常合法的网页,窃取用户敏感信息从而达到非法目的.提出了基于集成学习的钓鱼网页深度检测方法,采用网页渲染来应对常见的页面伪装手段,提取渲染后网页的URL信息特征、链接信息特征以及页面文本特征,利用集成学习的方法,针对不同的特征信息构造并训练不同的基础分类器模型,最后利用分类集成策略综合多个基础分类器生成最终的结果.针对PhishTank钓鱼网页的检测实验表明,本文提出的检测方法具有较好的准确率与召回率.     

融合网页噪声和n-gram的钓鱼网站检测算法

现有钓鱼网页检测算法以网页文本、网站结构或图像等特征进行相似性比较,在性能及效率仍有很大的提升空间.基于此,提出一种融合网页噪声和n-gram的钓鱼网站检测算法,提取出可疑网页中网页噪声,利用n-gram表示成模式特征,与受保护的网站进行相似性计算,以此判断可疑网页是否为钓鱼网页.对钓鱼网站样本数据的检测实验结果表明:该算法处理的网页特征稳定,网页数据量较少,在检测性能与效率较以往算法有了很大提升.     

基于匈牙利匹配算法的钓鱼网页检测方法

如何快速有效地计算网页的相似性是发现钓鱼网页的关键.现有的钓鱼网页检测方法在检测效果上依然存在较大的提升空间.文中提出基于匈牙利匹配的钓鱼网页检测模型,该模型首先提取渲染后网页的文本特征签名、图像特征签名以及网页整体特征签名,比较全面地刻画了网页访问后的特征;然后通过匈牙利算法计算二分图的最佳匹配来寻找不同网页签名之间匹配的特征对,在此基础上能够更加客观地度量网页之间的相似性,从而提高钓鱼网页的检测效果.一系列的仿真实验表明文中方法可行,并具有较高的准确率和召回率.     

基于半脆弱水印的网络钓鱼主动防御技术

文章以复制著名站点的钓鱼网站为对象,基于半脆弱水印提出一种新的网络钓鱼主动防御技术,将融合域名、URL、Logo等网站身份特征的半脆弱水印,利用等价标记算法嵌入在网页中;检测时,比较可疑网站产生的水印与提取的水印,当两者不一致,可疑网站为钓鱼网站。文章首先分析主动防御的有效性,并验证融合网站特征的半脆弱水印性能。模拟网络钓鱼攻击实验表明,该方法能有效地检测出钓鱼者通过下载合法网站网页,进行少量修改后的钓鱼网站.     

钓鱼网页特征向量提取方法研究

随着电子商务和在线交易的增加,网络钓鱼已经成为最严重的一种网络犯罪形式。文章从网页中包含的超链接这一角度出发,给出了网页的身份特征,并结合网页ICP号,版权所有者以及网页行为等对网页特征进行了提取,得到了钓鱼网页的特征向量,为及时准确检测钓鱼网页提供了依据。     

基于SlimYOLOv3的工业场景目标检测算法

基于人工设计特征的检测算法检测速度普遍较慢,检测精度也有待提高,已无法满足现今工业生产中的需求.而基于深度学习的检测技术,因其需要大量的计算和存储空间无法在资源受限的设备上部署使用.针对这些问题,引用一种通道剪枝方法实现YOLOv3检测网络的轻量化,得到剪枝模型SlimYOLOv3,并进一步提出将SlimYOLOv3用于工业场景下的实时检测任务.方法通过对通道缩放因子施加L1正则化来增强卷积层的通道级稀疏性,并对信息量较小的特征通道进行剪枝,最终获得轻量级的网络模型.与原模型相比,SlimYOLOv3剪枝模型减小了60％,计算量减少了50％,检测速度是原模型的1.7倍,更适于智能工业场景中复杂目标的实时检测.     

一种基于注意力机制的小目标检测深度学习模型

小目标检测用来识别图像中小像素尺寸目标.传统目标识别算法泛化性差,而通用的深度卷积神经网络算法容易丢失小目标的特征,对小目标识别的效果不甚理想.针对以上问题,提出了一种基于注意力机制的小目标检测深度学习模型AM-R-CNN,该模型在ResNet101主干网络和候选区域生成网络中使用了通道域注意力和空间域注意力,通道域注...     

基于深度学习与特征融合的恶意网页识别方法研究

互联网环境的高度开放性和无序性导致了网络安全问题的普遍性和不可预知性, 网络安全问题已成为当前国际社会关注的热点问题。基于机器学习的恶意网页识别方法虽然卓有成就, 但随着对恶意网页识别需求的不断提高, 在识别效率上仍然表现出较大的局限性。本文提出一种基于深度学习与特征融合的识别方法, 将图卷积神经网络(Generalized connection network,GCN)与一维卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、支持向量机(Support vector machine, SVM)相结合。首先, 考虑到传统神经网络只适用于处理结构化数据以及无法很好的捕获单词间非连续和长距离依赖关系, 从而影响网页识别准确率的缺点,通过 GCN 丰富的关系结构有效捕获并保持网页文本的全局信息; 其次, CNN 可以弥补 GCN 在局部特征信息提取方面的不足,通过一维 CNN 对网页 URL(Uniform resource locator, URL)进行局部信息提取, 并进一步将捕获到的 URL 局部特征与网页文本全局特征进行融合, 从而选择出兼顾 CNN 模型和 GCN 模型特点的更具代表性的网页特征; 最终, 将融合后的特征输入到 SVM分类器中进行网页判别。本文首次将 GCN 应用于恶意网页识别领域, 通过组合模型有效兼顾了深度学习与机器学习的优点, 将深度学习网络模型作为特征提取器, 而将机器学习分类算法作为分类器, 通过实验证明, 测试准确率达到 92.5%, 高于已有的浅层的机器学习检测方法以及单一的神经网络模型。本文提出的方法具有更高的稳定性, 以及在精确率、召回率、 F1 值等多项检测指标上展现出更加优越的性能。     

EEG情感识别中基于集成深度学习模型的多分析域特征融合

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.     

基于嵌套EMD的钓鱼网页检测算法

网络钓鱼(Web phishing)以相似网站欺诈用户、骗取个人机密信息,已成为电子金融活动的重大威胁.对此,文中提出了一个钓鱼网页检测架构.在具体检测机制方面,提出了一个基于嵌套EMD(Nested Earth Mover's Distance)的网页相似度判定算法,对Web图像进行分割,抽取子图特征并构建网页的ARG (Attributed Relational Graph),在计算不同ARG属性距离的基础上,采用嵌套EMD方法计算网页的相似度,实现了对钓鱼网站的检测.实验结果表明,与国际现有研究成果相比,该算法具有较高的精度和较强的适应性.     

Assessing Ideational and Evaluative Skills and Creative Styles and Attitudes

This article describes the rationale for the multiphase creative problem solving process, and reports the findings from an empirical investigation conducted to facilitate the problem solving of managers. The ideational skills of the managers were assessed before and after training in a complete process of creative problem solving, along with their ideational attitudes, creative problem solving style (i.e., generator, conceptualizer, optimizer, or implementor), and evaluative skill (i.e., ability to recognize original ideas). The most important findings indicated that the training had a significant impact on the evaluative accuracy of the managers. They were significantly more accurate in their judgments about original ideas after training, both in their identification of original ideas and their recognition of unoriginal ideas. After training, the managers also gave more solutions and more original solutions to problems. Finally, several variables (e.g., the “preference for active divergence” attitude, and the conceptualizer process style) seemed to moderate the impact of training. Training was therefore effective, with specific effects that can be predicted from pre-training individual differences in attitudes and process style.     

国内外标准法规比对分析系统设计与实现

为发现我国国家标准与国外发达国家标准法规的差距,从根本上提高我国国家标准的总体质量,提升我国产品的质量安全水平,以关键指标(因子)为核心,研究国内外标准法规比对的工作流程,利用面向对象的方法设计,实现了国内外标准法规比对分析系统。该系统适用于所有产品国内外标准法规的比对工作。     

高等院校行政分析与决策系统的设计与实现

为提高高等院校的管理水平和决策水平,充分利用校园网资 源,开发了高等院校行政财政分析与决策系统。解决了诸如数据的动态查询、自动生成报表 、网络环境下数据共享等技术问题,具有网上数据共享、图形界面友好和安全的保密措施等 特点。     

Geometric and Harmonic Means and Progressions

Geometer Marcus the Marinite explores how the geometric and harmonic means can be employed compositionally within a frame; how means function in the development of organizational field grids; how means work to develop linear perspective and proportional grids.     

Vignette and exposure calibration and compensation

We discuss calibration and removal of "vignetting" (radial falloff) and exposure (gain) variations from sequences of images. Even when the response curve is known, spatially varying ambiguities prevent us from recovering the vignetting, exposure, and scene radiances uniquely. However, the vignetting and exposure variations can nonetheless be removed from the images without resolving these ambiguities or the previously known scale and gamma ambiguities. Applications include panoramic image mosaics, photometry for material reconstruction, image-based rendering, and preprocessing for correlation-based vision algorithms.     

面向EAI的高可用性松耦合的扩展JCA架构

企业应用集成(EAI)不可避免的要整合各种异构的数据资源,同时还需要集成业务过程,而JCA则是一种较好的基于J2EE的解决方案。针对现有JCA规范还不成熟、难于使用的问题,主要从企业应用集成的角度对该架构作了一定的扩展,以满足EAI过程中的高可用性和松耦合要求。