基于动态用户画像的信息推荐研究

针对传统信息推荐方式精度偏低的问题,引入用户画像作为推荐基础,在深入研究文本分类和用户行为后,提出一种基于动态用户画像的推荐方法.该方法通过动态分析用户历史数据,预测用户的兴趣变化趋势,从而实现动态推荐.离线实验证明,该方法在预测用户偏好变化方面具有一定优势,相较于传统的基于标签的信息推荐,提高了推荐精度.     

融合多粒度信息的用户画像生成方法

现有用户画像方法缺乏不同粒度文本信息表示,且特征提取阶段存在噪声,导致构建画像不够准确。针对以上问题,提出一种融合多粒度信息的用户画像生成方法（user profile based on multi-granularity information fusion,UP-MGIF）。首先,该方法在嵌入层融合字粒度、词粒度表示向量以扩充特征内容;其次,在改进双向门控循环单元网络基础上,结合降噪自编码器和注意力机制设计一种特征提取混合模型Bi-GRU-DAE-Attention,实现特征降噪和语义增强;最后,将鲁棒性强的特征向量输入到分类器中实现用户画像生成。实验表明,该用户画像生成方法在医疗和互联网两个画像数据集上的分类准确率高于其他基线方法,并通过消融实验验证了各个模块的有效性。     

基于多启发式信息融合的攻击路径发现算法研究

攻击路径发现对于提高信息系统安全具有重要意义,传统攻击路径发现技术存在考虑因素有限以及可扩展性不高的问题,导致其在网络攻击复杂化和网络规模扩大化的趋势下应用价值有限.针对该问题,本文提出一种基于多启发式信息融合的攻击路径发现算法,该算法结合攻击路径发现背景知识,将漏洞威胁程度,漏洞成功率以及主机资产作为启发式函数计算依...     

信息物理融合系统网络安全综述

信息物理融合系统（cyber-physical systems， CPS）是集计算、通信和控制于一体的智能系统，实现网络和物理的深度协作和有机融合.目前CPS在关键的基础设施、政府机构等领域发挥着越来越重要的作用.由于物理限制，计算机和网络产生的安全漏洞会导致CPS遭受巨大的破坏，同时还会引起经济损失、社会动乱等连锁反应，所以研究CPS的安全问题对于确保系统安全运行具有重要意义.本文结合国内外的研究现状，概述了CPS安全控制和攻击检测的最新进展.首先本文总结了CPS典型的系统建模以满足对系统性能分析的需要.然后介绍了3种典型的网络攻击，即拒绝服务攻击、重放攻击和欺骗攻击.根据检测方法的类别，对CPS攻击检测的发展进行的概述.此外还讨论了系统的安全控制和状态估计.最后总结和展望了CPS网络安全面临的挑战和未来的研究方向.     

基于人工神经网络的多源信息融合技术研究

随着科技的飞速发展,多媒体、各种信息源获得的图像数据信息量大、范围广、冗余大,面对如此庞大的数据,要想更合理、高效地利用,必须对这些海量数据进行融合,所以多源信息融合技术成为各个领域的研究热点。人工神经网络由大量互联的处理单元连接而成,跟人的认知处理过程及其相似,具有很强的自学习能力,对不确定的各事物进行关联,以获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识的综合信息。基于人工神经网络的多源信息融合技术,结合双方的特点与优势,经过实验证明,融合后的图像效果良好。     

基于攻击图的信息物理融合系统渗透测试方法

信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)多为安全攸关系统,是网络攻击的高价值目标,需要对其进行有效的安全评估。为此,提出一种基于攻击图的信息物理融合系统渗透测试方法。首先,对传统攻击图进行改进,考虑物理攻击、攻击持续时间以及物理系统的连续变量值,提出适用于CPS的攻击图建模技术AGC(Attack Graph for CPS),并在图中增加攻击可行性参数以表示单步攻击的成功率;其次,基于AGC提出最优攻击路径选择策略,包括最小攻击代价、最短攻击时间等,并设计面向CPS的智能渗透测试算法;最后,通过应用实例对方法的有效性进行验证。分析结果表明,该方法能够根据渗透测试目标选择最优攻击路径,并能根据实际反馈结果自动调整后续攻击步骤,有效实现CPS的安全评估。     

基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型

为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型.流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和恶意活动特征;属性提炼指,以准确地提炼核心属性为目的,重点关注能够刻画恶意活动特征的报警信息、报警类别和连接属性;决策引擎指,以属性提炼生成的各探测器的核心属性数据为输入,以卷积神经网络为引擎识别各种攻击;多源融合指,采用指数加权的D-S融合方法有效地融合各决策引擎的输出结果,提升攻击识别率;态势评估指,借助权系数理论有效地量化威胁等级,利用层次化分析方法准确地获取整个网络的安全态势.实验结果表明,不同探测器探测到的数据对各类攻击识别的差异较大,多源融合算法可将攻击识别的准确率提升到92.76％,在准确率指标上优于多数研究成果,准确率的提升有助于层次化网络分析方法更加准确地计算整个网络的安全态势.     

多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究

从数据源的空间表示和信息源的可计算性两个方面阐述了信息融合应用于故障诊断的数学基础,然后引入信息论中有关“熵”、“条件熵”、“平均条件熵”和“互信息”等概念,从信息论的角度证明了信息融合在故障诊断中的有效性和实用性。最后结合信息融合技术与装备故障诊断实践,给出了具有通用性的信息融合故障诊断的模型框架。     

多源信息融合关键问题、研究进展与新动向

近年来,国内外掀起了多源信息融合技术研究的新热潮。对信息融合技术的最新研究进展进行了综述;首先探讨了信息融合的概念与本质;然后从信息处理和融合系统设计的角度,全面阐述了信息融合所面临的问题与挑战,以及现有的主要融合模型与方法分类,同时分析了信息融合方法论研究的发展趋势和一些新领域;接着纵览了信息融合技术的广泛应用;特别讨论了几个新兴的应用领域。最后对信息融合研究路线作了总结和展望。     

基于多源数据融合的电力用户画像构建方法研究

为提高电力用户类型分类精度及电力业务人员工作效率,提出基于多源数据融合的电力用户画像构建方法。收集电力客户缴费数据,采用灰色关联分析法,获取欠费数据与价格指数的关联度,利用电力网络多源数据集合与概率密度函数,提取用户欠费数据多源信息特征,构建电力用户多源数据融合体系,采用改进K均值聚类算法,获得电力用户总体调控簇别,评估用户信息全貌。实验结果表明,所提方法的敏感度用户类型分类精度较高,电力用户画像构建耗时较短,能够有效提高电力业务人员工作效率。     

基于石油领域本体的多源信息融合框架

对多源石油数据的分析是一个很复杂的过程,容易产生语义和语法上的冲突.通过利用本体在知识表达和自动推理上的优势,构建了一个基于本体的石油领域多源信息融合框架,并在该框架的基础上提出基于本体的元素的相似度算法及融合规则,经实验分析,能够提高多源石油数据分析的效率.     

基于多源信息融合的雷达装备故障诊断决策研究

针对现代雷达故障特征参数较多,一般诊断方法难以解决的问题,文章在分析雷达检测诊断中诊断信息、诊断知识、推理过程不确定性的基础上,结合信息获取、信息融合、故障诊断及趋势预测几个方面建立了基于多元信息融合的雷达故障诊断决策模型,研究了信息融合中不同信息的归一化方法;该方法充分利用信息之间的冗余性和互补性.使故障诊断决策结果更加科学和准确;实例分析证明了所提模型及方法在提高故障检测率、减小Bayes风险、改善故障诊断性能方面具有明显的作用.     

多信息融合技术的城市交通监控系统的研究

将车辆检测器、射频技术以及计算机图像处理技术应用于城市交通监控系统,形成智能交通的一个子系统.介绍了三种传感器的信息处理和融合技术,能实现交通流量统计、智能交通调控、自动违章处理、车辆跟踪处理、交通实时查询以及车辆统计等功能,解决城市交通管理中的一系列经典难题.     

驾驶员多源信息融合协同仿真算法研究

交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要实验研究手段。传统的微观交通仿真模型,特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型,未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程。文章利用Bayes方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程,确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为。模型验证表明:交通仿真过程中,在车辆跟驰模型实施之前,利用Bayes算法模型化驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的。     

基于信息融合的多传感器侦察技术

本文介绍了多传感器侦察系统中信息融合技术的特点、层次、结构模型以及实现方法,提出了未来多传感器侦察系统信息融合技术应着力解决的问题。     

多源融合信息泄漏检测方法

密码设备的侧信息泄漏检测是侧信道分析中的重要技术环节,旨在客观地评估密码设备的物理安全性。不同类型的侧信息在密码设备运行过程中同时存在,仅仅从单源侧信息的视角进行信息泄漏检测难以全面反映密码设备的真实泄漏威胁情况。因此,发展基于多源侧信息的融合信息泄漏检测方法,建立综合利用多源侧信息的泄漏检测方法体系,以期实现对密码设备物理安全性更全面、更客观地评估,是一种现实技术需求。本文基于如何融合利用多个信道的侧信息提出了3种多源融合信息泄漏检测方案：多源简单融合信息泄漏检测、多源时频融合信息泄漏检测以及基于多元T检验的多源信息泄漏检测。其中,多源简单融合信息泄漏检测在时域上组合利用多个信道的侧信息;多源时频融合信息泄漏检测综合利用了多个信道侧信息的时域信息及频域信息;基于多元T检验的多源信息泄漏检测基于多元假设检验方案构造。对比单源的信息泄漏检测方案,模拟实验和真实实验结果表明本文提出的多源融合信息泄漏检测方案可以降低检测出泄漏所需的侧信息数量,提高泄漏检测的效率。     

基于实体信息增强及多粒度融合的多文档摘要

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要模型MGNIE,该方法将实体关系信息融入预训练模型ERNIE中,增强知识事实以获得多层语义信息,解决摘要生成的事实一致性问题,进而从多种粒度进行多文档层次结构的融合建模,以词信息、实体信息以及句子信息捕捉长文本信息摘要生成所需的关键信息点。该文设计的模型在国际标准评测数据集MultiNews上的实验证明,所提模型对比强基线模型效果和竞争力获得较大提升。     

Bayes分析中基于充分性测度的多源验前信息融合

针对工程实践中遇到的验前信息的多源性特点 ,给出了一种基于充分性测度的多源验前分布的融合方法 ,通过综合利用多源验前信息 ,给出了一种较为合理的融合验前分布 ,在此基础上即可进一步进行各种可靠性分析 .最后通过仿真实例证明了该方法的有效性     

基于事件融合的跳板攻击源追踪技术研究

该文阐述了攻击源追踪与定位技术的发展现状,分析了跳板攻击的攻击机理,给出了中继型和控制型跳板攻击的攻击模型,提出了采用信息融合技术实现攻击源追踪与定位的思想,并采用依赖关系、并列关系、选择关系对攻击生命周期、攻击协同以及多点攻击建模以描述多样化入侵形态,建立追踪信息筛选的完整架构。该文给出了跳板攻击源追踪与定位模型,该模型从整体到局部分三个层次,全面刻画网络入侵状况并利用图模型直观表现追踪过程,有效发现傀儡主机或跳板主机。     

基于多源信息融合的智能汽车环境感知技术分析

文章探讨了智能汽车环境感知功能的实现,分析多源信息融合技术在其中的应用。介绍了多元信息融合技术和智能汽车环境感知技术,从多源信息融合预处理和多源信息检测识别两方面,阐述多源信息融合在智能汽车环境感知中的应用,完善了汽车环境感知系统功能,以期能够推动我国汽车行业的智能化发展。