基于击键特征匹配的单点登录系统

结合用户击键特征与单点登录系统中身份认证方案,提出了一种基于击键特征匹配的单点登录系统。该系统提取用户登录时的击键特征作为用户的生物特征,并将其作为登录用户身份信息合法性和有效性验证的重要判定依据。根据击键统计数据的正态分布特性和区间估计原理,计算出设定置信度下用户的平均按键持续时间、击键速度的特征值区间。最后利用统计学模型对用户击键特征进行匹配。     

基于权值的Anycast随机路由算法

Anycast是IPv6中定义的一种新的标准通信模式,用户通过一个Anycast地址就可以访问该地址所表示的一组服务器中离用户“最近”的一台服务器。在服务器负载较重时,保证服务请求成功率是非常重要的。文中提出了一种基于权值的随机路由选择算法WRS,在计算权值时综合考虑了距离矢量和服务器的负载。该算法有效平衡网络和服务器负载,提高了服务请求接受率。仿真实验结果表明了该算法的正确性和高效性。     

一种多用户数据库应用系统安全机制的实现方法

文章针对一个具体的多用户数据库应用系统安全性要求的特点,提出了在应用程序上实现安全机制的一种方法,即把口令作为各基表的一个属性,在对基表进行操作时核对该属性与用户口令的方法。该方法可以达到的效果是：查询时数据共享,插入、修改、删除记录只能由某一口令拥有者执行。     

基于稀疏表示的船体检测方法研究

为进一步强化航道安全，解决海事CCTV人工值守、非自动化问题，提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。     

特征压缩在线距离度量学习跟踪

为提高在线学习目标跟踪的实时性和准确率,结合压缩感知理论,提出一种将距离度量学习(DML)运用到目标跟踪的算法。首先,根据所选定的目标位置分别提取目标和背景样本集,运用随机投影理论对样本的Harr-like特征进行压缩;然后,用压缩后的低维特征向量集训练度量矩阵;最后,在新的一帧中抽取目标和背景的样本,用训练得到的度量矩阵计算已知目标和样本间的Mahalanobis距离,距离最小的样本的位置就是所要跟踪的目标的位置。对不同视频序列的测试结果表明,用压缩特征表示目标,使特征计算的计算量压缩到原来的1/4,减少了特征计算的时间;用训练后的度量矩阵计算目标位置,即跟踪器能够根据目标的不断变化自适应调整参数,提高了跟踪的准确率。     

具有密钥自动分配功能的网络化口令认证系统

首先讨论了现有各种口令认证方法的特点，然后提出了一种可以进行密钥自动分发的不可重复口令认证方案。该方案具有以下基本特征：非法用户无法以重发攻击的方式入侵网络；主机系统可以自动分发加密密钥；用户不需事先取得加密密钥．可以不受限制的自由更改口令；系统管理者可以随时更改加密，解密密钥，并自动分发更新。显然，该方案在保持强安全性的同时具有很大的灵活性。     

基于事件的一次性口令双向认证的实现

针对静态口令身份认证技术易受攻击的安全缺陷,在事件同步一次性口令产生机制的基础上,结合公钥密码体制,设计并实现了一种新的一次性口令双向认证方案。与传统的挑战／响应双向认证方案相比,该方案实现简单、执行效率高,适用于电子商务过程中的身份认证,能够实现网络环境下用户和服务器的双向认证,避免各种攻击,可以大大提高用户访问的安全性,有效保护用户信息。     

基于非负稀疏编码的图像检索及应用

针对图像理解中所需的图像检索,提出了一种新的图像检索方法。该方法将非负稀疏编码引入到ScSPM算法中进行图像的特征提取和表示,计算特征表示后图像之间的欧氏距离并排序。实验结果表明该方法在图像理解中能够有效地检索相关图像。     

基于词汇树方法的图像检索

目前SIFT特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模图像检索,提出一种构建词汇树的方法,来缩短用户检索图像的时间。对图像库用SIFT特征提取算法提取特征点,用聚类方法对图像库中的特征点构建一棵三层词汇树,并为每个结点赋合适的权值。接着计算图像库中每张图片与词汇树的距离,这个距离称为索引值,用来唯一表示每张图片。在进行图像检索时,只需计算待检索图片的索引值,通过索引值的匹配来检索图像,可以极大地缩短用户检索图像的时间。     

用于击键特征识别的压力感应键盘设计

介绍了一种应用于击键特征识别系统的压力感应键盘的设计.设计的目的是测量用户击键时手指施加的压力并将数据保存,用于生物特征识别系统.本设计中,将压力转换为电信号的压力感应元件是基于应变片设计的.其后还介绍了接口电路的设计,此接口电路负责处理代表压力大小的电信号以及与计算机通信.基于此设备的数据采集软件系统的设计也随后给出...     

融合标签平均划分距离和结构关系的微博用户可重叠社区发现

提出了一种融合标签平均划分距离和结构关系的微博用户可重叠社区发现算法.首先从信息论与距离的概念出发,定义基于核心标签平均划分距离的准划分算法;再根据用户关注关系定义结构属性向量,并计算用户结构相异度,进而对核心标签平均划分距离和用户结构相异度进行权重调节,得到综合划分相异度;最后将综合划分相异度最低的标签所划分出的分组作为本次循环的新社区;实验表明,该方法能够识别可重叠社区且具有实际应用意义.     

Search recommendation model based on user search behavior and gradual forgetting collaborative filtering strategy

The existing search engines are lack of the consideration of personalization and display the same search results for different users despite their differences in interesting and purpose.By analyzing user's dynamic search behavior,the paper introduces a new method of using a keyword query graph to express user's dynamic search behavior,and uses Bayesian network to construct the prior probability of keyword selection and the migration probability between keywords for each user.To reflect the dynamic changes of the user's preference,the paper introduces non-lineal gradual forgetting collaborative filtering strategy into the personalized search recommendation model.By calculating the similarity between each two users,the model can do the recommendation based on neighbors and be used to construct the personalized search engine.     

数字图书馆中的个性化信息检索

文章提出了数字图书馆中的个性化信息检索系统，它进行联合资源发现，并根据用户的兴趣主动推送信息和对搜集结果进行排列、分类，从而使用户能够很容易地从数字图书馆中发现所需的内容。它所使用的用户兴趣建模方法为：以回答问题的方式让用户提供初始兴趣后，利用对检索结果的反馈信息和用户访问信息挖掘相结合的方法来更新用户兴趣模型。     

基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测

异常检测是目前入侵检测系统(IDS)研究的主要方向。该文提出一种基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测方法,该方法利用一阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态与用户执行的shell命令联系在一起,并引入一个附加状态;Markov链参数的计算中采用了运算量较小的命令匹配方法;在检测阶段,基于状态序列的出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并提供了两种可选的判决方案。文中提出的方法已在实际入侵检测系统中得到应用,并表现出良好的检测性能。     

针对动态用户的上行非正交多址接入技术

为了增强非正交多址接入技术(NOMA, non-orthogonal multiple access)应用场景的广泛性，本文给出了一个针对动态用户的上行NOMA系统。在传统的NOMA系统中，基站将用户到基站间的具体距离反馈给用户。由于在本文的场景中用户是动态分布的，基站实时地反馈具体距离势必会使系统开销过大。为了减少系统开销，本文假定基站只向用户反馈距离的统计特性，用户在之后的信息传输中根据距离的统计特性确定发射功率。理论分析了动态用户的中断性能并推导出了中断概率的表达式。仿真验证了理论推导的正确性，表明了当用户的分布区域内外边界值相差不大时，利用距离的统计特性和利用具体距离确定发射功率可以获得几乎相同的中断性能。      

基于SDAE与CART联合智能算法的通信网络用户满意度分析方法

论文提出一种基于栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoder,SDAE)与分类和回归决策树(Classification and Regression Tree,CART)的移动互联网满意度预测方法,此模型能挖掘出用户的满意度与用户的特征和网络特征的关联规则,通过这种规则能更精准及时地预测到用户满意度的变化,以便运营商针对这种变化提前作出决策。论文所提方法能够挖掘特征间的深层关系,通过SDAE编码样本可以获得影响用户体验的隐含特征,及时发现用户对于网络贬损的真正痛点,为运营商网络建设和运行维护部门制定提升用户的网络感知策略提供依据,从而提升用户体验。     

基于用户浏览行为度量浏览兴趣的研究

准确地度量用户浏览兴趣是Web使用模式挖掘的基础,本文针对Web使用模式挖掘,首先分析了已有的度量用户浏览兴趣方式的不足之处,提出了一种基于用户浏览行为度量用户浏览兴趣的方法。分析了现有Web使用模式挖掘的数据采集方式,提出了一种综合利用服务器日志文件和客户端数据获取用户浏览信息的方法,从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。     

基于MDS变换聚类算法的数字电视用户特征提取

 提出利用MDS(Multidimensional Scaling)变换聚类算法提取数字电视用户的收视特征,解决了传统聚类算法因中间聚类中心无距离度量而无法应用的问题.基于实际运行的有线数字电视系统,建立了由时间、频道、节目主类别、节目子类别表述的节目特征模型及节目差异模型;提出了基于MDS聚类算法提取用户收视特征的具体步骤;基于实际用户收视记录的计算结果具有特征一致性,以提取特征为基准的节目推荐结果与用户实际的收视记录比对,具有70%准确性.     

确定性退火算法在"伪装"入侵行为检测中的应用

本文提出了一种基于确定性退火算法的检测"伪装"入侵行为的方法.在该方法中,每一个用户被看作是一个离散变长记忆的平稳信源,被"伪装"的入侵者利用的账户所产生的命令行字符序列可以被看作是由该账户的相应用户和"伪装"的入侵者两个不同信源在不同时段活动的混合结果.我们通过对命令行字符序列的分析来重构原信源模型以判断是否存在入侵行为.实验结果表明该模型是可行的.     

智能搜索引擎中用户兴趣模型分析与研究

用户兴趣模型是智能搜索引擎系统中的重要组成部分。本文提出一种新的方法．以动态询问的方式建立初始用户兴趣模型，通过分析、学习用户浏览行为历史．动态更新用户兴趣模型，有效地解决了用户兴趣的自适应变化。